【レビュー】機械学習のための連続最適化

最小の努力で、最大の学びがここにある！・境界分野が面白い！ 基礎から最先端まで，骨太の一冊！・機械学習に不可欠な基礎知識が身につく。・おだやかではない。かつてこれほどの教科書があっただろうか。


最小の努力で、最大の学びがここにある！
・境界分野が面白い！ 基礎から最先端まで，骨太の一冊！
・機械学習に不可欠な基礎知識が身につく。
・おだやかではない。かつてこれほどの教科書があっただろうか。

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全30巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

第6期として、以下の3点を刊行!

機械学習のための連続最適化　金森 敬文/鈴木 大慈/竹内 一郎/佐藤 一誠・著
関係データ学習　石黒 勝彦/林 浩平・著
オンライン予測　畑埜 晃平/瀧本 英二・著

第7期の刊行は2017年4月、第8期の刊行は2017年8月の予定。

【シリーズ編者】
杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長／東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

制約なし最適化、制約付き最適化、学習アルゴリズムとしての最適化という独自の切り口で、機械学習に不可欠な基礎知識が身につく！

　・Riemann多様体上の連続最適化[2020-11-03に投稿]

　・巡回セールスマン問題から始まる数理最適化[2017-12-08に投稿]

　・データサイエンス、データ分析、機械学習に必要な数学２[2017-05-07に投稿]