データのつながりを活かす技術-ネットワーク / グラフデータの機械学習から得られる新視点

誰でも始められる「関係性」活用の一歩。表データだけでは捉えきれない「つながり」を武器に、新しい課題解決ストーリーを切り拓く。

目次 : １章　ネットワークデータの基礎/ ２章　ネットワークデータの発見・観測・構築/ ３章　ネットワークの性質を知る/ ４章　ネットワークの機械学習タスク/ ５章　ノード埋め込み/ ６章　グラフニューラルネットワーク/ ７章　さまざまな分野における実例

【著者紹介】
黒木裕鷹 : １９９４年生まれ。２０２０年東京理科大学大学院工学研究科修士課程修了。同年よりＳａｎｓａｎ株式会社に入社し、現在は企業データのドメイン横断での分析・利用や、実験的な機能の開発に従事。２０１８年度統計関連学会連合大会優秀報告賞、２０２２年度人工知能学会金融情報学研究会（ＳＩＧ‐ＦＩＮ）優秀論文賞などを受賞。大阪公立大学客員研究員

保坂大樹 : ２０２０年に早稲田大学で工学修士号を取得し、Ｓａｎｓａｎ株式会社に入社。入社後は帳票の解析技術の研究開発および運用に取り組む。現在は同社のＳａａＳ事業においてプロダクトマネジメントを行う一方で、帳票解析チームのリーダーとしてプロジェクトマネジメントも担当する。単語の意味や主体の持つ特性が単語埋め込みやノード埋め込みで得られる数値表現にどのように反映されるかに強い関心を持つ（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）