活動・著書


活動

Tokyo.SciPy

Tokyo.Scipy Tokyo.Scipy は科学技術計算・データ分析で Python を利用するための勉強会です.
代表的なプログラミング言語の一つである Python には,科学技術計算・データ分析に有用な NumPy,SciPy,matplotlib,IPython,scikit-learn などのライブラリが多数開発されています.これらの利用に関する情報交換を Tokyo.Scipy では行っています.

機械学習の「朱鷺の杜Wiki」

機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
朱鷺の杜Wiki は,機械学習に関連した,データマイニング,情報理論,計算論的学習理論,統計,統計物理についての情報交換の場です.これら機械学習関係の話題,リンク,関連事項,書籍・論文紹介などの情報をを扱います.

人工知能のやさしい説明「What’s AI」

人工知能のやさしい説明「What's AI」

人工知能のやさしい説明「What’s AI」 は人工知能とその研究について一般の方向けについて紹介するページです.人工知能学会の活動の一環として作成しました.

著書

統計的学習の基礎―データマイニング・推論・予測―

Elements of Statistical Learning (Japanese Edition)

  • 原著:Trevor Hastie,Robert Tibshirani,Jerome Friedman
  • 監訳:杉山 将,井手 剛,神嶌 敏弘,栗田 多喜夫,前田 英作
  • 翻訳:井尻 善久,井手 剛,岩田 具治,金森 敬文,兼村 厚範,烏山 昌幸,河原 吉伸,木村 昭悟,小西 嘉典,酒井 智弥,鈴木 大慈,竹内 一郎,玉木 徹,出口 大輔,冨岡 亮太,波部 斉,前田 新一,持橋 大地,山田 誠

本書は,2009年出版の“The Elements of Statistical Learning — Data Mining, Inference, and Prediction”の第2版の翻訳書です.
“Pattern Recognition and Machine Learning”がベイズ主義的な観点からの機械学習の教科書であるのに対し,こちらは頻度主義的な観点から機械学習を俯瞰する代表的な教科書です.加法的一般化線形モデルを中心に扱い,特に,正則化を用いた手法について詳しく知ることができます.

2014年6月,共立出版より出版

ビッグデータ・マネジメント — データサイエンティストのためのデータ利活用技術と事例

ビッグデータ・マネジメント
第3編2章1節『プライバシー保護関連データ処理技術』にて,\(k\)匿名化などのプライバシー保護データ公開技術とプライバシー保護データマイニング技術についての概要を執筆しました.

2014年3月,エヌ・ティー・エス出版より出版

パターン認識と機械学習 — ベイズ理論による統計的予測

パターン認識と機械学習(下)パターン認識と機械学習(上)

  • 原著:Christopher M. Bishop
  • 監訳:元田 浩, 栗田 多喜夫, 樋口 知之, 松本 裕治, 村田 昇
  • 翻訳:赤穂 昭太郎, 神嶌 敏弘, 杉山 将, 小野田 崇, 池田 和司, 鹿島 久嗣, 賀沢 秀人, 中島 伸一, 竹内 純一, 持橋 大地, 小山 聡, 井手 剛, 篠田 浩一, 山川 宏

本書は2006年出版の Christopher M. Bishop 著 “Pattern Recognition and Machine Learning” の翻訳書です.
コンピュータで制御される機器が増え,各種のセンサーデータの収集が容易になったためか,機械学習や統計的予測技術が応用される場面が年々増えているようです.ですが残念なことに,機械学習全体を見通せる本はありませんでした.そんなとき,ちょうどこの原書を見つけました.これは,基本の線形モデルから,複雑なグラフィカルモデルまでを明快に解説した本であると感じたため,本書の翻訳を思い立ちました.この本にあるような理論が無くてもアルゴリズムは使えるとのご批判はあるかとは思いますが,今まで動いていたものが動かなくなったとき,原理を知っていればいろいろ見当がつくかと思います.機械学習が初めての方には機械学習の全貌を把握するのに,それなりにご存知の方はリファレンスとしてお使い下さい.価格はちょっと高めですが,そのぶん,情報工学の学術書にもかかわらず,親しみやすくて分かりやすいカラーの図が満載です.

上巻:2007年12月出版,下巻:2008年7月出版