機械学習のための数学 [ Marc Peter Deisenroth ]

Marc Peter Deisenroth A. Aldo Faisal 共立出版キカイガクシュウノタメノスウガク マーク ピーター ダイゼンロート アルド ファイサル
発行年月：2024年11月11日
予約締切日：2024年09月19日
ページ数：432p
サイズ：単行本
ISBN：9784320125810 ダイゼンロート，マーク・ピーター（Deisenroth,Marc Peter）（ダイゼンロート，マークピーター） ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンのDeepMind　Chairで、以前はインペリアル・カレッジ・ロンドンで教員を務めていた。

研究分野は、データ効率のよい機械学習・確率的モデリング・自律的意思決定などで、ICRA　2014、ICCAS　2016ではBest　Paper　Awardを受賞している。

また、インペリアル・カレッジ・ロンドンのPresident’s　Award　for　Outstanding　Early　Career　ResearcherおよびGoogle　Faculty　Research　AwardやMicrosoft　PhD　grantを獲得した経歴をもつ ファイサル，A・アルド（Faisal,A.Aldo）（ファイサル，Aアルド） インペリアル・カレッジ・ロンドンにてBrain　＆　Behaviour　Labを率い、バイオエンジニアリング学部およびコンピューティング学部の教授とデータサイエンス研究所のフェローを務めている。

また、〓20Mio．United　Kingdom　Research　and　Innovation（UKRI）Center　for　Doctoral　Training　in　AI　for　Healthcareのセンター長も務める。

ケンブリッジ大学で計算神経科学の博士号取得後、Computational　and　Biological　Learning　Labのジュニアリサーチフェローとなる。

研究分野は神経科学と機械学習の交差する領域で、脳と行動の理解とリバースエンジニアリングに関心がある オン，チェン・スーン（Ong,Cheng Soon）（オン，チェンスーン） オーストラリア連邦科学産業研究機構（CSIRO）のData61における、機械学習研究グループ主任研究員。

オーストラリア国立大学非常勤准教授も務める。

科学の発見に統計的機械学習を利用することを目指す研究に従事する。

オーストラリア国立大学にてコンピュータサイエンスの博士号を2005年に取得。

チューリッヒ工科大学コンピュータサイエンス学部講師や、メルボルンにあるNICTAのゲノム診断チームでの勤務経験をもつ 木下慶紀（キノシタヨシキ）
2020年東京大学大学院数理科学研究科数理科学専攻博士課程修了。

現在、中央大学研究開発機構機構助教。

博士（数理科学）。

専門：数学、統計学、データサイエンス 仲村智（ナカムラサトシ）
2016年東京大学大学院理学系研究科物理学専攻博士課程修了。

現在、LINEヤフー株式会社。

博士（理学）。

専門：データ分析 吉永尊洸（ヨシナガタカヒロ）
2015年東京大学大学院理学系研究科物理学専攻博士課程修了。

現在、LINEヤフー株式会社データグループデータサイエンス統括本部5本部分析2部部長。

博士（理学）。

専門：物理学、データサイエンスおよび機械学習とその応用（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1部　基礎的な数学（導入と動機／線形代数／解析幾何／行列分解／ベクトル解析／確立と確率分布／連続最適化）／第2部　機械学習の中核をなす諸問題（モデルとデータが出会うとき／線形回帰／主成分分析による次元削減／混合ガウスモデルを用いた密度推定／サポートベクターマシンによる分類） 本 パソコン・システム開発 その他