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ー適応的実験計画の基礎と実践ー 今村 秀明 松井 孝太 近代科学社ゾウホカイテイバンベイズサイテキカ イマムラ ヒデアキ マツイ コウタ 発行年月:2025年07月31日 予約締切日:2025年07月30日 ページ数:368p サイズ:単行本 ISBN:9784764907560 今村秀明(イマムラヒデアキ) 2018年東京大学理学部情報科学科卒。 2020年東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻修士号。 2020年4月から株式会社Preferred Networksリサーチャー。 学生時代はベイズ最適化の理論などを研究。 現在は同AutoMLチームにてブラックボックス最適化ソフトウェアOptunaの開発および汎用原子レベルシミュレータMatlantisを利用したブラックボックス最適化の応用研究開発に従事 松井孝太(マツイコウタ) 2014年名古屋大学大学院情報科学研究科計算機数理科学専攻博士課程後期課程 単位取得退学。 2017年博士(情報科学)。 2025年4月から京都大学大学院医学研究科社会健康医学系専攻医療統計学分野准教授。 同5月から滋賀大学データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター特任准教授(兼任)。 専門は統計的機械学習、生物統計学。 特に医学や材料科学などのスモールデータな領域のための、転移学習や適応的実験計画の手法を用いたデータ解析手法の研究開発に従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 第1章 機械学習による適応的実験計画とベイズ最適化/第2章 ブラックボックス関数のベイズモデリング/第3章 ベイズ最適化のアルゴリズム/第4章 Optunaによるベイズ最適化の実装方法/第5章 ベイズ最適化の理論/第6章 制約付きベイズ最適化/第7章 多目的ベイズ最適化/第8章 高次元空間でのベイズ最適化/第9章 並列ベイズ最適化/付録 本書はベイズ最適化の教科書ですが、特に種々の概念の理論的(数学的)な背景や導出の説明を重点的に行うように構成しました。 一方、実践的な利用方法も同時に学べるように、ブラックボックス最適化ソフトウェアであるOptunaを用いた実装方法も詳細に説明しています。 改訂版では、この両軸をより強化することで、理論と実践を共に深められるような内容になっています。 本 科学・技術 数学
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