『ベイズの誓い』

―― ベイズ統計学はAIの夢を見る ――

聖学院大学出版会より新刊発売

ISBN 978-4-909022-96-7


目次




名前 目的
序章  トーマス・ベイズ師のベイジアン・ルネッサンスとAI  読んでおこう(ネットの特別章)
  ベイズ統計学とは  ベイズ統計学の大きな特色解説
ベイズ原論文(英文)  1700年代の英語だけでも見ましょう
1 ベイズ統計学事始め  ほとんど数学は不要です
  チョコと本命(構成中)  これがAI入門のほほえましい例
つぼのモデルとベイズ更新  この方がわかりやすいという人も
2 ベイズの定理・シンプル応用編  いよいよ応用へGO!
  ベイズの定理とスパム・フィルタ  スパム・フィルタは最初のAI
有病正診(TP)率のグラフ(構成中)  検査陽性だけでは決定できません
3 ベイズ判別*によるパターン認識  文字・数字・顔認識などの原点
  多変量解析と2次元正規分布(構成中)  多次元なら多変量正規分布を用います
アイリス・データと事後確率計算  最大事後確率が意思決定です
アイリスcsv  アイリス・データはよく出ます
サポート・ベクター・マシン(構成中)  これは機械学習です
イタリアワイン成分データ  ワイン成分はふつうは企業秘密
同成分相関係数  参考に挙げておきます
4 ベイジアン・ネットワークの原理  ベイズの定理の直接応用のAI化
  脳腫瘍のベイズ診断  EXCELで計算できる
新生児低体重データ(R用〉  Rが用意したベイジアンネットの例
同因果network  完成した因果図
5 二項分布・ポアソン分布・正規分布のベイズ統計学  ベイズの定理によく出る3分布
  二項分布の尤度  事前分布はベータ分布
ポアソン分布の尤度  事前分布はガンマ分布
正規分布の尤度  事前分布は正規分布
6 階層ベイズモデルとMCMC  いろいろな応用のタイプがある
7 バイオインフォマティックスとベイズ統計学  先端の「お話」だけでなく実際に
  ヒトゲノム性染色体(ncbi)  誰でもネットで見られる
コドンのアミノ酸対応  解読のコード・ブック(暗号表)
ウサギヘモグロビンのmRNA  本当は3次元構造である
8 動く対象とカルマン・フィルタ  これはもう不可欠(Bayesの応用)
  ドリフトへの追随  順当で特にいうことなし
random walkへの追随  みごとに追随
9 ニューラル・ネットワークの進化  機械学習、深層学習で働いています
  シグモイド関数例I  ニューロンunitの活性化関数(Bayes)
シグモイド関数例II  これもシグモイド型
ネットワーク作成例(EXCEL)  parameterは多数の矢印に(TensorFlow)
MNIST手書き数字データ  これは凄い(縮小して登載)
運動物体の検出  自動運転の心臓部
顔認識  (誰でも作れるようにします)
要約案内(構成中)  (勉強サイトにします)
パターン認識(構成中)  こういうパターン認識もあります
10 The singularity is nearの予定された世界  なかなかここまでの解説はありません
  ムーアの法則の実例  これは価格で技術進歩を測る
  数学的特異点  シンギュラリティーの元の意味
11 確率とAIとシンギュラリティ  総まとめとトピック2例
  4桁素数と素数積  数学ファンに(ATMが安全なわけ)





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