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械学習の精度をはるかに高める!
アンサンブル学習法は,深層学習に続く次のトレンドとして注目され,ブースティングやバギングなどの代表的な方法で複数の学習器を訓練し,それらを組み合わせて利用するという,最先端の機械学習法である.単一の学習法に比べてはるかに精度の高いことが知られており,実際に多くの場面で成功を収めている.
本書は,機械学習の分野で世界をリードしているZhi-Hua Zhou著の邦訳である.1章アンサンブル法の背景となる知識をあつかう.2章から5章は,アンサンブル法の核となる知識を扱い,5章では最近の情報理論多様性と多様性生成について議論する.6章からは,高度なアンサンブル法について述べる.人工知能,機械学習にたずさわる,研究者,技術者,学生には,必読必携の書である.
周志华,教授、南京大学计算机系主任、人工智能学院院长、校学术委员会委员。
欧洲科学院外籍院士,首位在人工智能相关五大主流国际学会ACM、AAAI、AAAS、IEEE、IAPR均当选为会士的华人学者。
中国计算机学会、中国人工智能学会会士。
曾获IEEE计算机学会Edward J. McCluskey技术成就奖、CCF王选奖等。
李楠,博士,毕业于南京大学计算机系机器学习与数据挖掘研究所(LAMDA),师从周志华教授从事机器学习研究。
发表论文20余篇,并获国际数据挖掘竞赛冠军及最佳论文奖。
先后供职于阿里巴巴iDST/达摩院和微软亚洲互联网工程院,主要从事机器学习在互联网搜索、推荐和广告中的研究和应用工作。
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