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

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著：内山祐介

出版社：オーム社

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内容紹介

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。

機械学習のための確率過程入門（増補改訂版）

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