機械学習のための確率過程入門 - 確率微分方程式からベイズモデル，拡散モデルまで

内山祐介

オーム社（2023/09発売）

• サイズ A5判／ページ数 160p／高さ 22cm
• 商品コード 9784274231087
• NDC分類 007.1
• Cコード C3055

出版社内容情報

ベイズモデル、生成AIの数学的動作原理を学ぶ

本書は、機械学習の道具として使われている確率過程の書籍です。確率過程とは、誤解をおそれずにひと言でいえば「パラメータにしたがってランダムに変動するデータを解析するための数学の一分野」です。すなわち、ベイズモデル、生成AIの数学的動作原理です。
日進月歩の勢いで発展を遂げる機械学習の研究成果を各自の専門領域に取り入れるには、これらの中で道具として使われている確率過程の基礎的な知識が必要不可欠です。本書では、数学的な厳密性は犠牲としながらも、機械学習の最新の結果を理解するために最低限必要と思われる内容にしぼって、確率過程について説明しています。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[staxarax]

誤植がすごくて読めたもんじゃない。 わかりやすいのか? 背景や前提知識や教えてくれる要素があればわかるかもしれないがこれ一つでわかるようになるとはちょっと思えない。 どちらかと言えば辞書や羅列側の本。 この手の本の「入門」はあてにならないのだがそれを加味しても分かりにくい。 わかりやすく言えば漢検の勉強や漢字トリビアの対策に広辞苑で行う感覚。 誤植も加味しても内容の信憑性に疑問を持ってしまう。 本当に最大限注意した?著者も内容よくわかってないのでは?

2024/09/04