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「増補改訂版」

ベイズモデル、生成ＡＩの数学的動作原理を学ぶ
今回の増補改訂によって説明を追加
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。
今回の増補改訂によって内容を大幅に追加しています。

ベイズモデル、生成AIの数学的動作原理を学ぶ
今回の増補改訂によって説明を追加
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。
今回の増補改訂によって内容を大幅に追加しています。

※お届け日が変更になりました
7月26日→7月28日

目次

第1章　確率論の基礎
第2章　確率積分と確率微分方程式
第3章　マルコフ過程の性質
第4章　確率過程とベイズモデル
第5章　確率過程と機械学習
第6章　実問題への応用
付録A　基礎事項の復習式の復習
付録B　サンプルコード

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