図解・ベイズ統計「超」入門, 涌井貞美

SBクリエイティブ サイエンス・アイ新書
2016-03-21 読了

ベイズの定理がもとになっている、くらいの理解しか無かったが、これを読み進めるなかで、例えば迷惑メールフィルターへの応用など、確かに有用だと感じることができた。わかった気にさせてくれるのは非常に良い。

普通の参考書では、例えば P(A) といった記号を使うが、この本は、ベイズの定理も、式が記号でなく言葉で書かれている。数式アレルギーの人対策なのかもしれないが、見通しがやや悪くなっているのが残念と言えば残念。些細な点だが。

（2019-10-19 追記）
従来の統計学では、母集団の平均値など（母数）は、神のみぞ知る「あるきまった値」とみなすが、ベイズ統計学では、そのわからない母集団の平均値など母数を確率変数とみなす; ということについて、2回目に読んだら腑に落ちた、というか、目から鱗が落ちる感じだった。自分の知っている言葉で書くと、母数をパラメータとみて、その確率密度関数を推定する、ということらしい。これがベイジアンたる所以。

人工知能は人間を越えるか, 松尾豊

角川EPUB選書
2016-03-17 読了

Deep Learningに興味を持って読んでみた。人工知能研究の様々な技術のさわりが紹介されている。これだけではあまりわかった気にはなれないが、さまざまなキーワードをたどって勉強していける。

さすがに工学の研究者と言うべきか、変に悲観も楽観もせず、地に足のついた現実的な現状認識と近い将来の展望・予測が語られる。しかしその予測は技術面だけにとどまらず、産業や社会にも及んでいる。

もっとも重要なキーワードは、特徴表現学習 representation learning
(注36)

巨大地震の科学と防災, 金森博雄 (構成: 瀬川茂子, 林能成)

朝日新聞出版
2016-03-04 読了

金森博雄の研究人生が、自らの言葉で語られていて、とても面白い。まさに「地震職人」。