出版社内容情報
絶えず流れる情報を、いかに捉え、いかに学習するか？ 多彩なアルゴリズムを簡潔・丁寧に解説。基礎が理解でき、応用手法も身につく絶えず流れる情報を、いかに捉え、いかに学習するか？ 広告配信、証券投資、経路探索……いまや豊富な応用分野を擁するオンライン予測。Ｈｅｄｇｅ、ＯＧＤ、ＯＮＳなど多彩なアルゴリズムを理解し、使えるようになる。
【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全30巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。
第6期として、以下の3点を刊行!
機械学習のための連続最適化 金森 敬文/鈴木 大慈/竹内 一郎/佐藤 一誠・著
関係データ学習 石黒 勝彦/林 浩平・著
オンライン予測 畑埜 晃平/瀧本 英二・著
第7期の刊行は2017年4月、第8期の刊行は2017年8月の予定。
【シリーズ編者】
杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長／東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授
第1章 エキスパート統合問題
第2章 オンライン凸最適化
第3章 ランダムネスに基づくオンライン予測
第4章 組合せ論的オンライン予測
付録A 数学的準備
畑埜 晃平［ハタノ コウヘイ］
著・文・その他
瀧本 英二［タキモト エイジ］
著・文・その他
内容説明
オンライン予測アルゴリズムの性能評価に、リグレット解析で道をひらく。主要なトピックについて、具体的アルゴリズムとそれぞれのリグレットを丁寧に紹介。
目次
第１章 エキスパート統合問題（Ｎ人のクイズ王の問題；全問正解のエキスパートが存在する場合 ほか）
第２章 オンライン凸最適化（オンライン凸最適化の枠組み；Ｆｏｌｌｏｗ Ｔｈｅ Ｌｅａｄｅｒ（ＦＴＬ）戦略 ほか）
第３章 ランダムネスに基づくオンライン予測（Ｆｏｌｌｏｗ ｔｈｅ Ｐｅｒｔｕｒｂｅｄ Ｌｅａｄｅｒ（ＦＰＬ）戦略
指数重み型Ｆｏｌｌｏｗ Ｔｈｅ Ｐｅｒｔｕｒｂｅｄ Ｌｅａｄｅｒ（ＦＰＬ）戦略 ほか）
第４章 組合せ論的オンライン予測（組合せ論的オンライン予測とは；サンプリングに基づくアプローチ ほか）
著者等紹介
畑埜晃平［ハタノコウヘイ］
博士（理学）。１９９９年東京工業大学理学部情報科学科卒業。２００５年東京工業大学大学院情報理工学研究科数理・計算科学専攻博士課程修了。現在、九州大学附属図書館研究開発室准教授
瀧本英二［タキモトエイジ］
博士（工学）。１９８６年東北大学工学部通信工学科卒業。１９９１年東北大学大学院工学研究科情報工学専攻博士課程修了。現在、九州大学大学院システム情報科学研究院教授（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）
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感想・レビュー
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Shuhei Iitsuka
鴨川
