機械学習のための確率過程入門（増補改訂版） : 確率微分方程式からベイズモデル，拡散モデルまで

ベイズモデル、生成AIの数学的動作原理を学ぶ！増補改訂でより詳しく 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． このような方におすすめ 理工系および情報系の学部上級生～博士前期過程の大学院生 関連する業務に携わる企業の研究開発者や，実験データ解析等にかかわる他分野の研究者の方々 主要目次 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