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年10月3日発売)

作品紹介・あらすじ

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・書評

[mikumotousanさんの感想 · 2024年8月14日]

機械学習に必要となる最低限の確率統計の知識を取り扱っている。

[摂南大学図書館寝屋川本館さんの感想 · 2023年11月27日]

摂南大学図書館OPACへ⇒
https://opac2.lib.setsunan.ac.jp/webopac/BB50339383

[fraserlibさんの感想 · 2023年11月10日]

請求記号　417.1/U 25