オンライン予測
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内容紹介
絶えず流れる情報を、いかに捉え、いかに学習するか? 広告配信、証券投資、経路探索……いまや豊富な応用分野を擁するオンライン予測。Hedge、OGD、ONSなど多彩なアルゴリズムを理解し、使えるようになる。
【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
目次
- 第1章 エキスパート統合問題
- 第2章 オンライン凸最適化
- 第3章 ランダムネスに基づくオンライン予測
- 第4章 組合せ論的オンライン予測
- 付録A 数学的準備
関連シリーズ
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劣モジュラ最適化と機械学習
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スパース性に基づく機械学習
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生命情報処理における機械学習
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強化学習
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データ解析におけるプライバシー保護
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機械学習のための連続最適化
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関係データ学習
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深層学習による自然言語処理
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統計的因果探索
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ガウス過程と機械学習
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音声認識
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異常検知と変化検知
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画像認識
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ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング
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変分ベイズ学習
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ノンパラメトリックベイズ 点過程と統計的機械学習の数理
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グラフィカルモデル
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バンディット問題の理論とアルゴリズム
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ウェブデータの機械学習
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機械学習のための確率と統計
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深層学習
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オンライン学習
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トピックモデル
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統計的学習理論
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サポートベクトルマシン
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確率的最適化