AI系の研究のために読んだ本メモ
by T_Tsei on Zenn 2024年12月8日
"実戦を見据えた、丁寧な解説と豊富な実装例が魅力のベイズ統計入門書。著者がつまずいたポイントも掲載されており、学習者がつまずきやすい箇所を先回りして解説してくれるため、効率的に学習を進められます。ベイズ統計の理論と実装の両方をバランス良く学びたい方におすすめです。"
どんな本？
ベイズ統計学の理論的基礎から実用上の注意点までを網羅する入門書。統計モデルの基本、事前分布の概念、ベイズ統計学特有の法則といった、初学者が疑問に感じるであろう点を丁寧に解説しています。第2章の基礎概論から第4章の一般理論、さらには第5章の事後分布の実現、第6章の諸問題、第7章の基礎まで、理論を体系的に学ぶことができます。実務においては、未知のデータに対して確率的な推論を行う必要がある場面で、その基礎となる考え方と手法を習得できます。特に、統計モデルの構築やパラメータ推定において、主観的な事前情報と客観的なデータを統合するベイズ的なアプローチは、現代のデータサイエンスや機械学習分野で不可欠な知識となりつつあります。本書は、渡辺澄夫氏による、ベイズ統計学の基礎をしっかり理解したい読者にとって、信頼できる一冊と言えるでしょう。