確率的最適化 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

著者 : 鈴木大慈

• 講談社 (2015年8月8日発売)

作品紹介・あらすじ

教師あり学習や凸解析の復習から、大量データ解析に有用な並列分散確率最適化までを1冊で。広く知られている技法も新しいトピックも、丁寧な解説できちんと理解できる。式の成り立ち、アルゴリズムの意味がわかる。

【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29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2期として、以下の4点を同時刊行！

統計的学習理論 　 金森 敬文･著
サポートベクトルマシン　　竹内 一郎／烏山 昌幸･著
確率的最適化　　　　　　　 鈴木 大慈･著
異常検知と変化検知　　　井手 剛／杉山 将･著

第3期の刊行は2015年12月、第4期の刊行は2016年4月の予定。

【シリーズ編者】
杉山 将　東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

感想・レビュー・書評

[dekadannaさんの感想 · 2018年11月12日]

大量のデータを処理する必要ががある機械学習において、計算量の削減は課題である。それを解決する手法に着目して解説してくれているのが本書。確率を用いて、部分的なデータでいかに全体のデータを使って解析したかのようにしえていく、確率的最適化を扱っている。今、注目の分野らしいが、これだけで、一冊の本になってしまうとは、恐るべし機械学習分野の深さである。

[fraserlibさんの感想 · 2015年11月18日]

請求記号　007.1/Su 96

著者プロフィール

東京工業大学情報理工学院　准教授・JSTさきがけ研究者

「2016年 『機械学習のための連続最適化』 で使われていた紹介文から引用しています。」