こんにちは． DSOC 研究開発部の黒木裕鷹です． なんと，思いつきで始めたランニングが続いており，最初の1ヶ月は65kmほど走っていたようです！ やはり，ばっちり形から入りかっこいいシューズとウェアを用意したのが効いたようです． フルマラソン目指して頑張りたいと思います🏃 さて，先日株式会社ホクソエムの高柳さんより，監修された本をご恵贈いただきました！ ありがとうございます！！！ いつもはネットワークの分析手法にまつわる連載をしていましたが，せっかくですので，今回は書籍のレビュー・紹介をしたいと思います． gihyo.jp 紹介・どんな本か 1章：機械学習実践のためのフレームワーク 2章：機械学習実践のための基礎技術 3章：Explicit Feedback を用いた推薦システムの構築の実践 4章：Implicit Feedback を用いたランキングシステム構築の実践 5章：因果効果
カーネルの機械学習への応用の原稿を共立出版に提出しました。誤植を直したり、まえがきや索引をつけるのに2ヶ月位かかるのが普通です。数学だけでは難しくてめげやすい分野です。今回もプログラムをたくさん入れました。Python版もまもなく出てくると思います。 機械学習の数理100 問シリーズ3 「カーネルの機械学習への応用100 問with R」鈴木 讓 第1章 正定値カーネル 1.1 行列の正定値性 1.2 カーネル 1.3 正定値カーネル 1.4 確率 1.5 Bochnerの定理 1.6 文字列、木、グラフのカーネル 第2章 Hilbert空間 2.1 距離空間と完備性 2.2 線形空間と内積空間 2.3 Hilbert 空間 2.4 射影定理 2.5 線形作用素 2.6 コンパクト作用素 第3章 再生核Hilbert空間 3.1 RKHS 3.2 Sobolev 空間 3.3 Mercer
中井さんのITエンジニアのための強化学習理論入門を読んだので、感想。中井さんの書籍は数式や文章のストーリー展開がわかりやすくて、その期待も込みで購入。教育用の書籍になると思うので。 中井さんの新刊気付いてなくて連休中にポチった。 強化学習の導入にはめちゃくちゃいい。練習問題があるのは最高。理解度を測れるので。 pic.twitter.com/OqgD11eAAD— くろたんく@激しく多忙 (@black_tank_top) 2020年7月26日 本書の概要 第1章 第2章 第3章 第4章 第5章 必要な前提知識 おすすめの人 その他参考図書 Pythonで学ぶ強化学習（久保さんの書籍 ） 終わりに お願い（欲しい書籍リスト） 本書の概要 第1章 強化学習の考え方についてはじまり、バンディットアルゴリズムの内容である。いつも中井さんの本を見ているとわかりやすいなぁと思うが、定常状態の平均の求
2021年7月17日紙版発売 2021年7月14日電子版発売 中井悦司 著 A5判／256ページ 定価2,948円（本体2,680円＋税10%） ISBN 978-4-297-12233-1 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto この本の概要 機械学習を基礎から理論的に学びたい，そんなITエンジニアに向けて執筆された本です。初版から約5年が経過し，全面カラー化して「改訂新版」としました。Pythonのコーディング環境もGoogle Colaboratoryに刷新，これまで5回にわたる重版で修正した内容に加え，最新の書き下ろし修正でアップデートしました。初版から内容は古びておらず，逆に，機械学習を学ぶうえで重要な理
The Principles of Deep Learning Theory An Effective Theory Approach to Understanding Neural Networks Daniel A. Roberts and Sho Yaida based on research in collaboration with Boris Hanin drob@mit.edu, shoyaida@fb.com ii Contents Preface vii 0 Initialization 1 0.1 An Effective Theory Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 0.2 The Theoretical Minimum . . . . . . . . . . . . . . . .
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム MIセンターは、2022年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業の東京大学における実施主体です。 同事業で選定された29大学（拠点校11大学、特定分野校18大学）のコンソーシアムの幹事校として、大学、産業界、研究機関等と幅広くネットワークを形成し、地域や分野における先進的教育モデルの拠点として、数理・データサイエンス・AIの実践的教育の全国普及に努めます。 同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。 [コンソーシアムホームページ] 数理・データサイエンス・AIの活用事例動画 本動画集は数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材の導入となるような活用事例を収集したものです。数理・データサイエンス・AIリテラシーレ
東京大学 数理・情報教育研究センター（センター長：駒木 文保（大学院情報理工学系研究科教授）、以下「MIセンター」）は、数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラム（以下「モデルカリキュラム」）に準拠した教材を開発し、2021年6月8日に国内すべての大学・高等専門学校等に向けて無償公開を開始しました。この取組は、政府の「AI戦略2019」に対応したものであり、モデルカリキュラムの内容の全てに対応した教材の公表は、全国で初めての試みです。今後、東京大学が幹事校を務める数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム（議長：北川 源四郎（東京大学MIセンター特任教授））の活動の一環として、本教材を活用したワークショップ等を行い、具体的な活用方法も含めて広く全国に普及・展開します。これらの取組によって、我が国の数理・データサイエンス・AI教育の底上げを図るとともに、教えることができる教員の不足
本書は、数理モデル全体が有機的に繋がって見えるような「横糸的な」理解を可能にする、全く新しい入門的な教科書です。 定価 2,860円（本体価格 2,600円） 発売日 2020年5月15日 判型／ページ数 A5／284ページ（オール4C） ISBN 978-4-8026-1249-4 本書では、さまざまなモデリング手法の基礎的な部分を解説するだけでなく、それらをどのように選択して使用すればよいか、そしてモデリングによって得られる結論について初学者が勘違いしやすい事項について丁寧に解説しています。 主な読者層は、「これからデータ分析を始める」、或いは「ある種の分析で結果を出すことはできるが、それが何をやっていることになるのかがモヤモヤする」といった初学者・初級者です。 通常データ分析の文脈では言及されない（しかし重要な）種々の数理手法についても解説することで、ある程度モデリングに慣れた読者が
www.amazon.co.jp 表題の書籍が技術評論社より発売されることになりました。執筆にご協力いただいた方々には、あらためてお礼を申し上げます。販売開始に先立って、「はじめに」「目次」「図表サンプル」を掲載させていただきますので、先行予約される方の参考にしていただければと思います。 はじめに 「Q LearningとSARSAの違いを説明してください。」皆さんは、この質問に即答できるでしょうか？ 本書を読めば、自信を持って答えられます！ —— と、謎の宣伝文句（？）から始まりましたが、少しばかり背景を説明しておきましょう。 2015年に『ITエンジニアのための機械学習理論入門』(技術評論社)を出版させていただいた後、驚くほどの勢いで機械学習の入門書が書店にあふれるようになりました。そしてまた、回帰モデルによる数値予測、分類モデルによる画像データの識別など、教師データを用いた機械学習モ
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