科学技術と共に歩む

機械学習のための数学

• 飯塚 秀明 明大教授 著

機械学習を理解するためには「数学」が必要である。本書では，理工系の大学2年生程度の知識をもつ人を想定し，機械学習関連の論文を読み解くために必要となる数学を学ぶことができる構成となっている。

シリーズ 情報科学における確率モデル 11

協力ゲームの理論と応用

• 菊田 健作 兵庫県立大名誉教授 著

本書は，複数の主体が関わる状況に対して，主体の協力によって得られた価値を主体間で分配するための考え方の一つである協力ゲーム理論の入門的な内容である。自学自習ができるように，複数の問と章末問題、その解答も掲載した。

シリーズ 情報科学における確率モデル 8

確率的ゲーム理論

• 菊田 健作 兵庫県立大名誉教授 著

本書は2人ゲームを念頭に非協力ゲーム理論の基礎から，ゼロ和ゲーム，非ゼロ和ゲーム，無限ゲーム，有限ゲーム，そして発展的なモデルまで，多種多様なバリエーションを示し、不確実性下の意思決定問題に生かせる内容となっている。

シリーズ 情報科学における確率モデル 7

システム信頼性の数理

• 大鑄 史男 名工大名誉教授 著

信頼性工学の基盤をなす2状態単調システムから多状態システムに至るまでの議論を，システムの順序構造と確率的なエージング性との関係を基軸にしながら概観する。また，システムの構成要素の重要度について計算の観点から解説する。

シリーズ 情報科学における確率モデル 6

確率システムにおける制御理論

• 向谷 博明 広島大教授 著

本書は，数学を基盤としたシステム理論の中でも，伊藤の確率微分方程式によって支配される確率システムを基盤とした電気・機械・プロセスシステムにおけるシステム理論および動的ゲームへの応用について詳細に解説している。

シリーズ 情報科学における確率モデル 3

捜索理論における確率モデル

• 宝崎 隆祐 防衛大教授 著
• 飯田 耕司 元防衛大教授 著

本書は，オペレーションズ・リサーチの一つの研究分野である捜索理論について，初学者でも学べるように確率論や最適化理論，ゲーム理論などの捜索理論を理解するために必要な基礎理論から解説した。

シリーズ 情報科学における確率モデル 2

ボルツマンマシン

• 恐神 貴行 IBM東京基礎研究所 著

本書は，人工ニューラルネットワークの一つであるボルツマンマシンについて，その基本的な理論から学習方法そして機械学習や強化学習への用い方について直観的に理解できるように解説をした。

シリーズ 情報科学における確率モデル 1

統計的パターン認識と判別分析

• 栗田 多喜夫 広島大教授 著
• 日高 章理 東京電機大准教授 著

本書は，ベイズ識別の仮定と同様に，データの背後の確率的な関係が完全にわかっている場合について，変分法を用いて機械学習の基本的なタスクである回帰や識別、そして判別基準のための最適な関数を導出する手法について解説した。