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増補改訂版ベイズ最適化: ー適応的実験計画の基礎と実践ー

今村秀明 (著), 松井孝太 (著) 形式: 単行本

(3)

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　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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本の長さ

368ページ
言語

日本語
出版社

近代科学社
発売日

2025/7/31
寸法

14.8 x 1.6 x 21 cm
ISBN-10

4764907569
ISBN-13

978-4764907560

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価格	USD 24.52	USD 30.13	USD 22.42	USD 56.06	USD 18.92	USD 56.06
商品紹介	豊富な図と数式のコンビで、深層学習の基本原理が直感的に理解できる！	『ベイズ最適化』が更に理解しやすく、実践できる内容に更新！	強化学習を使った最適化手法をゼロから理解する！	ビジネスパーソン必見! データ分析に不可欠なAIスキルを最短で習得できる！	「機械学習」をPythonでプログラミングし、アルゴリズムの動きを理解しよう！	"機械学習の本場”中国の標準教科書！

商品の説明

著者について

今村秀明 (いまむらひであき)
2018年東京大学理学部情報科学科卒
2020年東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻修士号
2020年 4 月から株式会社 Preferred Networks リサーチャー.
学生時代はベイズ最適化の理論などを研究.
現在は同 AutoML チームにてブラックボックス最適化ソフトウェア Optuna の開発および汎用原子レベルシミュレータ Matlantis を利用したブラックボックス最適化の応用研究開発に従事.
著書に「Optunaによるブラックボックス最適化」

松井孝太 (まついこうた)
2014年名古屋大学大学院情報科学研究科計算機数理科学専攻博士課程
後期課程単位取得退学
2017年博士(情報科学)
2025年4月から京都大学大学院医学研究科社会健康医学系専攻医療統計学分野准教授.
同5月から滋賀大学データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター特任准教授(兼任).専門は統計的機械学習,生物統計学.特に医学や材料科学などのスモールデータな領域のための,転移学習や適応的実験計画の手法を用いたデータ解析手法の研究開発に従事.

登録情報

出版社 ‏ : ‎ 近代科学社
発売日 ‏ : ‎ 2025/7/31
言語 ‏ : ‎ 日本語
本の長さ ‏ : ‎ 368ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4764907569
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4764907560
商品の重量 ‏ : ‎ 410 g
寸法 ‏ : ‎ 14.8 x 1.6 x 21 cm
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