不確実性推定を学べる本を選ぶとき、テーマや学び方が自分に合うか迷いますよね。
無料PDFやオンラインコードを利用できる本があり、章末問題や図を再現するコードを使って学べる本もあります。
今回は、教師あり機械学習の不確実性定量化を扱う本と、確率モデリングを軸に機械学習を解説する本をご紹介します。
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | 主な学習内容 |
|---|---|
| Machine Learning Beyond Point Predictions: Uncertainty Quantification | 教師あり機械学習における不確実性定量化 |
| Probabilistic Machine Learning: An Introduction | 確率モデリングとベイズ意思決定理論による機械学習 |
Machine Learning Beyond Point Predictions: Uncertainty Quantification
教師あり機械学習の不確実性推定を学びたい人には、『Machine Learning Beyond Point Predictions: Uncertainty Quantification』がおすすめです。混合モデルやニューラルネットワークによる条件付き密度推定、コンフォーマル予測や較正手法を扱い、不確実性をどう定量化するかを学べます。偶然的不確実性と認識的不確実性の分解も取り上げられています。
実践例とコードは付属のGitHubリポジトリで使えますし、書籍全体のPDF版は無料でダウンロードできます。
本書は英語です。
Machine Learning Beyond Point Predictions: Uncertainty Quantification
Probabilistic Machine Learning: An Introduction
確率モデリングとベイズ意思決定理論を軸に機械学習を学びたい人には、『Probabilistic Machine Learning: An Introduction』がおすすめです。転移学習や教師なし学習なども扱い、章末演習では学んだ内容を実践できます。オンラインPythonコードは図のほぼすべてを再現するために使えます。
Probabilistic Machine Learning: An Introduction
学びたい内容から選ぶ
- 教師あり機械学習の不確実性定量化や較正を学びたい人
- 確率モデリングとベイズ意思決定理論を軸に、機械学習を学びたい人
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