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
"AIと機械学習の基礎を線形代数から丁寧に解説しており、これからAIを学びたい初学者に最適です。不朽の名著として、AI研究の土台となる理論を深く理解できます。数式が多く、ある程度の数学的素養は必要ですが、その分、AIモデルの挙動を深く理解するのに役立ちます。"
どんな本？
2006年の出版以来、Amazon.comの人工知能部門で世界的ベストセラーとなった英語版原著の待望の日本語版です。ベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を網羅的に解説しています。単なる理論の解説に留まらず、5名の監訳者と14名の日本人研究者によって丁寧に翻訳されており、高度な内容も理解しやすい構成になっています。この本を読むことで、機械学習・パターン認識の根幹となる数学的・統計的な理論を深く理解し、最先端の研究や実務で必要とされる高度な知識を習得できます。特に、ベイズ推論の原理を基盤とした、確率的グラフィカルモデル、潜在変数モデル、変分推論、MCMCなどのトピックを体系的に学ぶことができます。これらの知識は、画像認識、自然言語処理、音声認識、異常検知、推薦システムなど、多岐にわたる分野での応用が可能です。専門家から初学者まで、機械学習・パターン認識の分野を深く理解したい全ての人におすすめできる、必読の専門書です。
この本に言及している記事
[2024年版] 読んでよかった本の紹介
by しゅんそく on Zenn 2024年8月2日
"言わずと知れた機械学習のバイブル。計算量は多いものの、線形代数の知識があればAppendixで導出も確認でき、着実に理解を深められます。ベイズ統計の基礎から応用まで網羅しており、機械学習の筋トレには間違いありません。英語版PDFが無料で読めるため、手軽に始められるのも魅力です。計算力を鍛えたい学習者におすすめ。"