自己符号化器（オートエンコーダ）と主成分分析との関係 - HELLO CYBERNETICS
自己符号化器の役割 自己符号化器の構成方法 数式を見る 損失関数を見る 主成分分析の復習 主成分分析の復習 主成分分析の次元削減 自己符号化器と主成分分析 損失関数の書き換え 主成分分析との比較 自己符号化器の価値 非線形性を容易に表現 雑音に対するモデル構築が容易 ニューラルネットワークの良い初期状態を与える 自己符号化器の役割 自己符号化器は入力の有用な特徴を抽出すると言われていますが、なぜに自己符号化器がそれを可能にしているのかを見てみましょう。 自己符号化器の構成方法 簡単な例で行くと、入力が3次元でこれを2次元に落としたいという場合には以下のように自己符号化器を構成します。 １． ３→２→３のネットワークを構成する ２． このネットワークを入力出力として、となるように学習 ３． 学習で獲得した３→２のネットワーク部分のみを取り出す。 入力の次元が3次元であるものを、２次元に落とし
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はじめに 誰向けか 顧客や自身の部下などにデータサイエンスを説明をしなければならない立場の人 機械学習のアルゴリズムには詳しいけどビジネス貢献ってどうやってやるの？という人 データサイエンスのプロジェクトを管理する人 機械学習やデータサイエンスをこれから始める人 感想 はじめに 下記の書籍を以前（結構時間が経ってしまいました）高柳さんから頂いていましたので感想を書きたいと思います。 評価指標入門〜データサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋 作者:高柳 慎一,長田 怜士技術評論社Amazon 遅くなった言い訳としては、「個人としては多くの内容が既知であったこと」が挙げられるのですが、この書籍に書かれている内容が未知であるかあやふやな人にとっては当然非常に有用になっています。そして、何よりもその伝え方（書かれ方）が今になって素晴らしいと実感できたためこのタイミングで書くこととしました。 誰向けか
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