April 2020
Intermediate to advanced
344 pages
8h 22m
Japanese
Content preview from Pythonではじめる教師なし学習 ―機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
93
4
章
異常検出
「3章 次元削減」では、代表的な次元削減アルゴリズムを紹介し、
MNIST
数字データセットの重要
な 情 報 を 、元 の
784
次元よりもはるかに少ない次元数で捉えられることを見てきた。ラベルを使わずに、
わずか
2
次元で文字がおおよそ分離できた。これが教師なし学習アルゴリズムの威力だ。ラベルがなく
ても、データの背後にある情報を学習し、隠されたパターンを発見する手助けとなる。
これらの次元削減手法を用いた機械学習応用システムを構築してみよう。問題を「2 章 機械学習プ
ロジェクトのはじめから終わりまで」で紹介したものに切り替えて、クレジットカード不正検出システ
ムをラベルなしで作ろう。
実世界では、不正の多くは見つかることはない。ラベルには見つかった不正だけしか反映されない。
さらに、不正のパターンは時間の経過に従って変化する。
2
章で構築したような教師あり学習を用いた
システムでは、不正のラベルが陳腐化すると、昔のパターン通りの不正は捉えられるが、新しく発生し
たパターンを捉えることはできない。
これらの理由（十分なラベルがないことと、新しく発生した不正パターンに可能な限り素早く適応す
る必要があること）から、教師なし学習を用いた不正検出システムが広く用いられている。
本章では、そのようなシステムを
3
章で見た次元削減のいくつかを用いて構築する。
4.1
クレジットカード不正検出
2
章で見たクレジットカード不正検出問題を振り返ってみよう。
4.1.1
データの準備
2
章で行ったように、クレジッ ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.