統計的モデリング／情報理論と学習理論 データと上手につきあう法

内容紹介

いまや“データ”と聞いて，自分には無関係であると言い切れる人は少ないであろう．本書では「データと上手につきあう法」として，２つのテーマ「統計的モデリング」と「情報理論と学習理論」を取り上げる．両テーマとも多様なデータを研究の対象とする．たとえば後者も，データに鋭く立ち向かいその本質解明のための手法の確立を目指す統計学と切り離すことができない技術直結型の数学である．そしていずれも，計算機の高速化と大容量処理能力の飛躍的な進歩にともない脚光を浴び，日ごとに重要度が高まる一方である．
現代は，膨大なデータを適切な形で集め，さらにそれらを蓄積することが可能な時代である．そのようななか，両テーマが共有する関心は，データから本質をつかみ，さらにそれを活かすことである．つまり前者では，データの背後に潜む真実・法則の探求が出発点となる．また後者は，与えられたデータをいかに手なずけ利用するかに力点がある．実際，情報理論や統計科学と呼ばれる分野では，統計的な考察によりモデルを適切に選択することや，データを取り
扱いやすい形にまとめる作業などを通して，未知の情報源から来る出力系列から情報源モデルを推測するための方法論が発展してきた．それが人工知能の一分野である機械学習と呼ばれる理論の基礎となっている．さらにまた，このような機械学習において生まれた概念が，情報理論や統計科学に新しい刺激を与え，フィードバックをもたらしている．このような状況を踏まえながら，共通点をもちつつ相補的な2 つのテーマについて紹介してゆくことが本書の目的である．（本書　第0章より）

統計的モデリング／情報理論と学習理論

データと上手につきあう法

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