ギルバート　ストラング 松崎公紀 近代科学社セカイヒョウジュンエムアイティキョウカショストラングセンケイダイスウトデータサイエンス ギルバート　ストラング マツザキキミノリ 発行年月：2021年10月28日 予約締切日：2021年10月27日 ページ数：488p サイズ：単行本 ISBN：9784764906006 第1章　線形代数の要点／第2章　大規模行列の計算／第3章　低ランク行列と圧縮センシング／第4章　特別な行列／第5章　確率と統計／第6章　最適化／第7章　データからの学習 本書は、データサイエンスの基盤となる数学の解説を目的としている。それらは、線形代数、確率と統計、最適化だ。本書では、第1〜6章でそれらを説明した後で、第7章でニューラルネットワークの構造について説明する。MITの講義コース18．065は信号処理とデータ処理のための線形代数に関するものだ。2017年の初回に登録したMITの学生は140名にのぼった。講義コース18．065は初回からうまくいった。しかし、重要な話題に触れていなかった。それは深層学習（ディープラーニング）だ。深層学習のアルゴリズムは改善し続けている。改良され続けていると言ったほうがいいかもしれない。計算機科学者、エンジニア、生物学者、言語学者、数学者、特に最適化アルゴリズム研究者、さらには深層学習が私たちの生活に役立つと信じている人たちなど、多くの人たちの貢献によって支えられている。 本 科学・技術 数学