ベイズの誓い―ベイズ統計学はAIの夢を見る

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ベイズの誓い―ベイズ統計学はAIの夢を見る

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  • サイズ A5判/ページ数 254p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784909022967
  • NDC分類 417
  • Cコード C0040

出版社内容情報

ニューラル・ネットワーク、ゲノム解析、自動運転技術。現代社会を彩る数々のAI、その元祖はベイズ統計学だった。時代に即して新しく、同時に270年の古い歴史をもち、「確率」「論理」「統計」の3要素をすべてバランスよく備えたベイズ統計学。ベイズ統計学に精通した著者が基礎から最新応用までわかりやすくまとめ、話題のシンギュラリティも独自の目線で切り込んだ最新作。初学者にもアップデートを試みる方にも最適な1冊である。

まえがき
序章 トーマス・ベイズ師のベイジアン・ルネッサンスとAI

第1章 ベイズ統計学事始め――AIの元祖を学ぼう
第2章 ベイズの定理・シンプル応用編――ベイズの定理の証拠力を見よ
第3章 ベイズ判別によるパターン認識――“いずれアヤメかカキツバタ”
第4章 ベイジアン・ネットワークの原理――「人間」にもっとも近いAIのすすめ
第5章 二項分布、ポアソン分布、正規分布のベイズ統計学――「事前分布」の急所を学ぶ
第6章 階層ベイズ・モデルとMCMC――多段階をひとつに束ねる
第7章 バイオインフォマティクスとベイズ統計学――遺伝暗号を解読する
第8章 動く対象とカルマン・フィルタ――自動運転技術のしくみにも
第9章 ニューラル・ネットワークの進化――シグモイド関数は「ベイズの定理」の別表現
第10章 The Singularity is Nearの‘予定された世界’―― 「シンギュラリティ」の戸口に立つ
第11章 確率とAIとシンギュラリティ――これからの重要ポイント

あとがき

松原 望[マツバラ ノゾム]
著・文・その他

内容説明

ベイズの夢に更新される私たちの未来。現代社会を彩るさまざまなAI。その起源はベイズ統計学であるともいえる。そして世界中が注目するシンギュラリティはどのような姿で訪れるのか…。長きにわたりベイズ統計学に専心してきた松原氏が綴る、ベイズ統計学の“これまで”と“これから”がぎゅっと詰め込まれた1冊。

目次

第1章 ベイズ統計学事始め―AIの元祖を学ぼう
第2章 ベイズの定理・シンプル応用編―ベイズの定理の証拠力を見よ
第3章 ベイズ判別によるパターン認識―“いずれアヤメかカキツバタ”
第4章 ベイジアン・ネットワークの原理―「人間」にもっとも近いAIのすすめ
第5章 二項分布、ポアソン分布、正規分布のベイズ統計学―「事前分布」の急所を学ぶ
第6章 階層ベイズ・モデルとMCMC―多段階をひとつに束ねる
第7章 バイオインフォマティクスとベイズ統計学―遺伝暗号を解読する
第8章 動く対象とカルマン・フィルタ―自動運転技術のしくみにも
第9章 ニューラル・ネットワークの進化―シグモイド関数は「ベイズの定理」の別表現
第10章 The Singularity is Nearの“予定された世界”―「シンギュラリティ」の戸口に立つ
第11章 確率とAIとシンギュラリティ―これからの重要ポイント

著者等紹介

松原望[マツバラノゾム]
東京大学名誉教授。Ph.D.(スタンフォード大学統計学研究科1972)。1966年東京大学教養学部基礎科学科(数学コース)卒業。文部省統計数理研究所研究員、米国スタンフォード大学大学院統計学博士課程、筑波大学社会工学系助教授、東京大学教養学部/大学院総合文化研究科/新領域創成科学研究科教授、上智大学外国語学部教授、聖学院大学大学院政治政策学研究科教授を歴任。専攻分野:確率論、統計学、科学方法論(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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感想・レビュー

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shin_ash

3
ベイズ統計学を起点に所謂AIも含めて、データサイエンス(確率及び統計学)に対する哲学を論じる。ベイズ統計学の入門的解説からスタートし、実用例、応用例を通じて現状の実用を概観し、カーツワイルの"シンギュラリティー"を読み解いた上で、第11章の確率、統計学にまつわる哲学に至る。ベイズ本の中では変り種であるが、非常に重要な考え方である様に思う。フィロソフィーを扱っているだけあって、その視点は高く思考は深い。噛み締めてよく考えたい。現在の軽薄なAIブームに警鐘を鳴らす危機感は新井先生にも共通する気がする。2018/06/25

Akiro OUED

2
『ベイズの定理に異論がある』という記述は、ずっと違和感があったけど、この本でスッキリ。ベイズ更新を許容するかどうか、これが違和感の正体だね。頻度派は、ガンの検査の結果は、受検毎に異なる。しかしベイズは、2回続けて陽性と出るとかなりヤバい、と警告する。ベイズの面白さを語る好著。2020/02/28

aun

0
あんまり理論部分には触れてないです。ベイズ統計学の様々な応用事例が紹介されているので入り口にはなるかなと思います。2019/05/30

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