基本説明
データサイエンスと数理モデル｜
詳細説明
特集名：データサイエンスと数理モデル ― 諸問題の発見，その解決へのアプローチ
【内容】近年，私たちの身のまわりを席巻している，データサイエンスの主たる目的は，企業や団体が抱える“問題”を解決することかと思います．“問題”を解決するための手段として，相関分析，回帰分析，ロジスティック回帰，ニューラルネットワークなどの“データサイエンス的手法”を学ぶことが大変重要になってきます．一方で，こうした“データサイエンス的手法”を用いるためには，“問題”をあぶり出し，それを“モデル化”する必要が出てきます．本特集ではお互いが密接に関係するデータサイエンスと数理モデルについて，紹介していきます．
【主要目次】巻頭言／最小情報従属モデル ― 並べ替え検定からの出発／創作文化の進化科学／教科書にない自然言語処理／証拠に基づく政策立案のための計量経済学／政治学における計量と数理の統合の試み／ニューラル常微分方程式とその周辺／最適輸送を用いたドメイン適応 ― 新規変数の観測に対する適応への応用／神経科学における線形混合モデルとＲ
