マンガでわかるゲーム理論, ポーポー・ポロダクション

2017-07-22 読了
サイエンス・アイ新書, SBクリエイティブ

序論に、豊臣秀吉のまえで前田慶次が「かぶく」場面が取り上げられていて、関心を惹かれた。
豊富な事例（ケーススタディ）をもとに、最適な戦略やゲーム理論の概念「ナッシュ均衡」「パレート最適」などが解説される。
ゲーム理論のことを分かっているわけではないが、理論自体の有用性はありそうに思えたが、この本だけではなぜ「ナッシュ均衡」「パレート最適」という概念が必要とされるのかがよく分からなかった。

経済数学の直観的方法 確率・統計編, 長沼伸一郎

2017-7-6 読了
講談社ブルーバックス

経済学の二大難解理論の一つである、ブラック・ショールズ方程式の理解を目標とした、確率・統計編。
姉妹本である、「マクロ経済学編」と同様、「初級編」「中級編」「上級編」の3章構成。

この著者特有の、さまざまな「小道具」（もちろん空想上のものだが、思考実験ともいえる）が出てきて、ガウス分布、中心極限定理、確率微分方程式などなどが解説される。ほとんど前提知識なしにこの本を読んでも、これだけ高度な内容の話の流れを追えるように書かれているのはすごいと感心するが、もっと切れ味の鋭い解説を期待していたので（特に確率・統計の基礎的内容）、少々肩透かし感もある。

はじめから内容に入っていたので、経済学の歴史のような話はないのかと思っていたら、「教養としてのブラック・ショールズ理論」という節がちゃんと用意されており、「年何%の成長」（長期的には指数関数的にならざるを得ず、個人的には維持不能に思える）という現代の価値観というか世界とは異なる「直線的な成長」という視座もあるということから、話を大きく膨らませての言説はいつもながら面白い。

ゼロから作るDeep Learning, 斎藤康毅

2017-07-02 読了
オライリージャパン

Deep Learning （というか、ニューラルネットワーク）のプログラムを、ゼロからつくる、というコンセプト。
そのプログラム（実装）だけに偏らず、さまざまなテクニックの詳しい説明もあり、中で何をやっているのかがよくわかる。いろいろなブログなどでこの本がおススメされているのもよくわかる。

そうはいっても、なぜこのようなアルゴリズム（ニューラルネットワーク）で、画像認識などがうまくいくのか、については、よく分からなかった。

Python は使ったことは無いが、Deep Learning に限らず、データ解析関係のライブラリの充実ぶりは目を見張る。Pythonにも興味がわいてくる。