機械学習のための連続最適化

最小の努力で、最大の学びがここにある!・境界分野が面白い! 基礎から最先端まで,骨太の一冊!・機械学習に不可欠な基礎知識が身につく。・おだやかではない。かつてこれほどの教科書があっただろうか。 最小の努力で、最大の学びがここにある! ・境界分野が面白い! 基礎から最先端まで,骨太の一冊! ・機械学習に不可欠な基礎知識が身につく。 ・おだやかではない。かつてこれほどの教科書があっただろうか。 【機械学習プロフェッショナルシリーズ】 本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全 30 巻にわたって刊行する。 ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。 これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。 第 6 期として、以下の 3 点を刊行! 機械学習のための連続最適化 金森 敬文/鈴木 大慈/竹内 一郎/佐藤 一誠・著 関係データ学習 石黒 勝彦/林 浩平・著 オンライン予測 畑埜 晃平/瀧本 英二・著 第 7 期の刊行は 2017 年 4 月、第 8 期の刊行は 2017 年 8 月の予定。 【シリーズ編者】 杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長／東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授