はっきりわかるデータサイエンスと機械学習

AIの要である機械学習は、結果を導き出す過程がブラックボックス化する問題があり、AI実用化の障害となっている。その解決策として、丹念なデータ分析によりデータの背景にある現象を統計モデルで表現する、本来の意味での「データサイエンス」の活用が期待されている。メカニズムが理解可能なモデルをAIの頭脳に使うことで、AIの透明化——すなわち説明可能なXAIも実現できる！
本書ではデータサイエンスの考えに基づく統計モデリングを解説し、機械学習の代表的な手法を、Rを用いて体験していく。本書を読み込めば、機械学習を用いた探索的データ解析の本質を学ぶことができる。
【目次】
1. データサイエンス入門
2. データサイエンスによるモデリング
3. 教師あり機械学習法の基礎
4. 教師なし機械学習法の基礎
5．ニューラルネットワーク入門
付録