忙しいあなたの代わりに、史上最強の「良い本・良い暮らし」のご提案

1冊の本に出会うことで、人生が大きく変わることがあります。良い品物に出会ったことで幸せになれることもあります。とはいっても、多様な商品があふれる中で、より価値の高いものを選び出すのは大変です。そこでこのブログでは、忙しいあなたの代わりに、史上最強の「良い本・良いくらし」の提案をさせていただきます。

学問

「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

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

「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。
『【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】』の画像

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」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!

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!

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。

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。
『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』の画像

データサイエンスが応用されている分野を横断的に学べるシリーズの第3巻です。今回の特集は「統計的因果推論」です。まず「因果」という言葉ですが、国語辞典的な理解では、因果応報や因果律など、”原因”と”結果”から1文字ずつ取っているように、因果とは、原因と結果
『「統計的因果推論」の基礎から応用を俯瞰でき、各流儀を踏まえながら学べ、 その後の学びが加速する1冊、こちらはいかがでしょうか [岩波データサイエンス Vol.3]』の画像

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