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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本書は、教師なし学習の重要性と実践的手法を紹介する内容です。教師なし学習はラベル付けされていないデータから学習し、従来の教師あり学習に比べてコストが低く、現実世界での応用が期待されています。データの隠れたパターンを特定し、異常検出や特徴量抽出を行う方法を解説し、変分オートエンコーダ（VAE）、敵対的生成ネットワーク（GAN）、制限付きボルツマンマシン（RBM）などの生成モデルも紹介しています。著者はデータサイエンスの専門家で、実務経験を持つ人物です。
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