~沖縄への帰り道~

「未知の領域で研究を進めるにあたって心すべきことは、
自分は「何が一番重要で基本的なこと」と確信できるかを、
徹底的に突き詰めることである!
これは極めて主観的な作業である。
中途半端で安易な主観性はただの主観止まりである。
とことんまでやらなければならない。
「主観」を究めてたどり着いた結論は、極めて「客観的」であり、ものごとの本質を突いているものである。 」
井上研三 著「素粒子物理学」あとがきより

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情報論的学習理論

3冊目。先輩からいただいた仕事でしたが楽しめました。本書は、おもしろい!と思いました。ただし、数式は複雑なので一般読者向けではないです。いまは盛りですが、2010年当時としては今の時代を予想したものだったと振り返ると感じます。機械学習理論の洗練されている内容です。12冊目と並行して進めるにはすこし専門的すぎてつらかったのですが、なかなか楽しめました。

本書は機械学習をAI的なアプローチではなく、情報論的かつ計算論理的にすすめていくのが味噌で数学の素養が少しだけ求められますが、やっていることは符号論理を徹底してやろう!ということでした。そこから統計処理に進み、機械学習を行っていくということだったので、今はやっている、物理学の宇宙やLHCなどのデータ解析にもつかえるのではないかと当時は思わなかったですが、今は感じてます。

機械学習に興味のある方はぜひご覧ください!

山西健司 著

2010年10月初版1刷発行

https://amzn.to/2J2TKCD

 情報論的学習理論については著者のホームページが詳しいです。

IBISの研究会ページもおすすめです。

情報論的学習理論ワークショップ (IBIS) | 情報論的学習理論と機械学習 (IBISML) 研究会

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