「ベイジアンネットワーク」とは、知識を表現するための道具の1つでで、知識や物事の関係性を「確率」を使って 表現することができます。これを数学的な言い方をすると、「グラフ構造」をもつ「確率モデル」となります。ベイジアンネットワークを使いたいけど、既存ソフトを操作するだけでなく、理論的な基礎を身につけて、一歩踏み込んだ理解をしたいあなたはこちらはいかがでしょうか
分析
「ベイズ統計」で、汎用性ある「モデリング」技法を使い、結果を「見やすく表現」したいあなた、こちらはいかがでしょうか【実践ベイズモデリング】
ベイズ統計に基づいたモデリングは、正規分布以外の確率分布を使うことが、マルコフ連鎖モンテカルロ法によって、比較的手軽に汎用的に実現できます。しかし実際は、慣れない確率分布を扱うのには、ハードルがある方も多いのではないでしょうか。本書では豊富な応用例が示されており、例に習って自分のデータへの適用を助けてくれます。プレート表現(グラフィカルモデル)の使い方も説明されており、結果などをスッキリ表現することができ、プレゼンなどでも重宝するはずです。「ベイズ」と「モデリング」を手を動かしながらも理解でき、「結果の伝達」もサクッと学べる1冊はこちらです
ベイズ統計の実践力をつけたい方はチェックしてほしい良書、9冊はこちらです
ベイズ統計は、その応用を知ることで、さらに役に立つ場面が満載です 今回は、ベイズの雰囲気はつかんだ方、本格的に学びたい方、実践で使えるようになりたい方向けに、 わかりやすいものを紹介していきます!
【確率的グラフィカルモデル】仕事の悩みを解決するベイジアンネットワークを、基礎から応用までサクッと俯瞰したいあなた、こちらはいかがでしょうか【目次あり】
「確率的グラフィカルモデル」とは、「ベイジアンネットワーク」や「マルコフネットワーク」を含んだ概念です。 「グラフィカルモデル」は、興味ある現象を確率的に表現し、それら同士の因果関係を、事前知識と実際に得られたデータから、ネットワーク構造としてモデル化することができます。 他の統計モデルと比べて、モデル構築の自由度が高いことなどのメリットがあります。 顧客の行動予測やゲノム解析でも活用されているグラフィカルモデルの全体像をサクッとつかみたい、効率的に知りたいところから身につけたいあなたにおすすめの本を紹介します。
「統計学」に入門したい人はチェックしてほしい良書、10冊はこちらです
最近とくに盛り上がっている「統計」は、多くの書籍が発売されています。 「人工知能」「機械学習」「データサイエンス」「ビッグデータ」などの技術は、 どれも「統計学」を基礎にしています。 人工知能や機械学習などデータサイエンスを使いこなすには、 統計学を理解することが大事です。 今回は、統計をはじめて学ぶ方、全体像をつかみたい方、世の中の応用例を知りたい方など、 わかりやすい入門本を紹介していきます!
「線形代数」を大学院入試問題を解きながら、解答解説とあわせて1ヶ月で学べるこちらはいかがでしょうか
「線形代数」は、数学だけでなく、物理・工学・経済学など、 さまざまな分野で必要になります。 線形代数は、形式的な計算や、理論・定理の証明など抽象的な内容が多く、 微積分と比べて、とっつきにくさを感じる方も多いのではないでしょうか。 今回は、線形代数の勉強を効率的に行い、「院試」などの試験対策を万全にするした方に、 使いやすいものを紹介します!
「線形代数」を独学したい人はチェックしてほしい良書、13冊はこちらです
最近とくに盛り上がっている「人工知能」は、多くの書籍が発売されています 人工知能技術を理解するには、「線形代数」の知識が必要です。 今回は、線形代数をはじめて学ぶ方から、全体像をつかみたい方、しっかりと学びたい方へ、 わかりやすいものを紹介していきます!
マサチューセッツ工科大学教授による「線形代数」の数学的基礎と応用を効率よく学びたい方、こちらはいかがでしょうか
線形代数の抽象性と実用性をうまく融合し両者をわかりやすく理解できる1冊のご紹介です。マサチューセッツ工科大学教授が教える線形代数の数学的基礎と応用です。物理・工学・統計・経済・生物学などの学生さん、線形代数を学びたい初学者・社会人の方にもオススメです。
結局「ディープラーニング」って中でなにしてるの?「必要な知識」を初心者でも効率的に学べ、「フレームワークなしで実装」し理解を深めれる、効率的な1冊はこちらです
ディープラーニング(深層学習・Deep Learning)とは、ニューラルネットワークを何層にも重ねた深い層を持つニューラルネットワークのことです。ディープラーニングの仕組みはどうなってるのか?なぜよい精度が出るのか?など、自分で実装しながら理論まで学べる1冊をご紹介します。フレームワークを使うだけでは物足りない方にもオススメです。
「データ」を活用して、経営戦略・人事・マーケティング・オペレーションを改善したい方、こちらはいかがでしょうか
自分の業務の改善に、データを活用したいけど、どうすればいいの? 他社の成功事例が自社では思うように効果がでなかった、どうして? データを活用して事業を有利に進めていけないだろうか? 日々こんな悩みを抱える方は多いのではないでしょうか。 今回はそんな悩みを解決する「方法論」が示された1冊をご紹介します。