松井孝太の作品一覧
「松井孝太」の「増補改訂版 ベイズ最適化 適応的実験計画の基礎と実践」「転移学習」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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-※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書ではベイズ最適化の理論・アルゴリズムを基礎から応用まで詳細に説明し、ブラックボックス最適化ソフトウェア「Optuna」の利用方法も紹介しています。増補改訂版では、Optunaのバージョンアップに合わせて第4章を全面的に修正・加筆。ベイズ最適化の実践・開発をサポートしています。また第5章では「リグレット解析」と呼ばれる理論を新たに取り上げました。ベイズ最適化を学ぶための基礎体力が身につけられるよう、理論と実践の両面を更に充実させています。 -
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値引きあり-★まさにバイブル！★ 転移学習は、従来の機械学習の方法では解決することが困難な要請や課題をうまく取り扱うための方法です。深層学習の登場以降、事前学習済みモデルの利用が容易になり、転移学習が広く用いられるようになってきた。 本書では、転移学習の基本概念から、ドメイン適応、事前学習済みモデル、知識蒸留、マルチタスク学習、メタ学習、継続学習などをていねいに解説。この一冊から始めよう！ 【主な内容】 第1部 転移学習への導入 第1章 機械学習から転移学習へ 第2章 転移学習の基本概念 第2部 転移学習の基礎 第3章 ドメイン適応の理論 第4章 データに基づくドメイン適応の基礎 第5章 モデルに基づくドメイン適応の展開 第6章 事前学習済みモデル 第3部 転移学習の展開 第7章 知識蒸留 第8章 マルチタスク学習 第9章 メタ学習 第10章 少数ショット学習 第11章 ドメイン汎化 第12章 継続学習 第13章 強化学習における転移学習 付録A 深層ニューラルネットワークと生成モデルの基礎 -
値引きあり3.0※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 科学研究において実験計画は必須になりますが、近年ではデータを使って仮説の生成と検証を繰り返す「適応的実験計画」が取り入れられ、その方法の一つである「ベイズ最適化」に注目が集まっています。 本書ではこのベイズ最適化の理論・アルゴリズムを基礎から応用まで詳細に説明しています。またブラックボックス最適化ソフトウェア「Optuna」を利用したアルゴリズムの実装方法も紹介。本書を読むことで、ベイズ最適化という強大なフレームワークの全貌を理解し、理論と実装を習得することができます。
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
マイクロターゲティングで個々の有権者の動向を徹底的に洗い出す。例えば、ある人が、これまての5回の大統領選挙で1回も投票した事がなければ、その人のところへは戸別訪問する事はない。ある人が、1回は選挙に行った事があって、それも自政党へ投票していれば、そこをターゲットに戸別訪問する。その人が投票に行って、自政党へいれたかどうかは、一部の郡では選挙を管理する側が投票結果まで見せてくれるところからわかる．そもそも聞き込みを入れるとわかってしまう。これに加え、ネットの書き込みとか、ブローカーから売られているクレジットカードのデータとか、それらを分析していくと、かなり精度の高い人物像がわかる。そして、その人
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Posted by ブクログ
ブラックボックス最適化は微分フリー最適化。本書のブラックボックス最適化と、機械学習の多腕バンディット問題に通底するトンプソン抽出。ハイパーパラメータの事前分布の導入の概念が個人的に面白かった。密度が濃く、丁寧な解説なので概念を抑えながら読んでいけば理解できる。ただ、英語と同じ感覚で、分からない概念が3個以上1文中に登場すると、その辺りから追いかけていくのは厳しいなと感じた。やはりベイズ統計界隈の用語はまだ読み慣れておらず、じっくり取り組んでいきたいところ。MCMC、メトロポリタンヘイスティング、スライスサンプリングの概要説明のところは良かった。4章終盤で突如「！」マークが出てきたときは、ここ書
