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Vol.1 特集「ベイズ推論とMCMCのフリーソフト」:データ分析において必須の道具となりつつある階層ベイズの枠組み、それを支える MCMC(マルコフ 連鎖モンテカルロ法)をベースとしたフリーソフトについて、基礎から最新情報までを伝える。[刊行委員会メンバー]伊庭幸人・麻生英樹・久保拓弥・松浦健太郎・尾崎 隆・中谷秀洋・高柳慎一・北島顕正・斉藤 稔・西垣林太郎・立森久照[特集解説]ベイズ超速習コース(伊庭幸人) 2ページでわかるMCMCの秘密(伊庭幸人) 階層ベイズ 最初の一歩(久保拓弥) 時系列・空間データのモデリング(伊東宏樹) MCMCソフトウェアの比較(松浦健太郎) Stan入門(松浦健太郎) Pythonとは(高柳慎一) PythonのMCMCライブラリPyMC(渡辺祥則) 時間・空間を含むベイズモデルのいろいろな表現形式(伊庭幸人) [話題]脳とディープニューラルネットワーク(林隆介)+インタビュー [連載]確率と論理を融合した確率モデリングへの道1(佐藤泰介・麻生英樹) [その他]小説《海に溺れて》(円城塔) 計算機で作る面白いナンプレ(とん)

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ことばをコンピュータで扱う自然言語処理は人工知能の側面も持ち、ネットワーク上の電子的言語データの増大に伴ってめざましい発展を見せている。機械翻訳からロボティクスに至るまで、その適用範囲は幅広い。第2巻では、謎に満ちたこの分野の最新技術について解説し、その可能性と、何が真の問題であるかについて探る。Vol.2 特集 「統計的自然言語処理―ことばを扱う機械」[特集解説]ことばのモデル入門(中谷秀洋) 言葉の個性をとらえるトピックモデル(持橋大地) 創発する記号――ことばを知るロボット(谷口忠大) 機械翻訳の現在と将来(Graham Neubig) 単語の意味をコンピュータに教える(岡崎直観) 自然言語の意味に対する2つのアプローチ――記号表現と分散表現(宮尾祐介) [話題]ナンプレの自動生成(とん) ナンプレと統計物理(福島孝治) 稀な事象のサンプリングと魔方陣(北島顕正) [連載]正定値行列の情報幾何1(小原敦美・土谷隆) 確率と論理を融合した確率モデリングへの道2(佐藤泰介) [その他]小説《海に溺れて》(円城塔) 計算機で作る面白いナンプレ(とん)

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観察データ、とくに再現不可能な現実データからいかに因果関係を読みとるか。データの欠失・バイアス・制約条件などのため解析は困難だが、それだけに現場からの強い期待がある。サイエンティストに必須でかつ市民の教養としても基本となる「因果の方向」「交絡」「介入」に関する入門解説から、すぐに役立つ解析手法までを紹介する。vol.3特集=因果推論―実世界のデータから因果を読む 【特集(基礎)】因果推論ことはじめ(立森久照) 相関と因果と丸と矢印のはなし―はじめてのバックドア基準(林岳彦・黒木学) 準実験のデザイン―観察データからいかに因果関係を導き出すか(津川友介)統計的因果効果の基礎―傾向スコアと操作変数(星野崇宏) 【特集(事例)】CM接触の因果効果と調整効果(加藤諒・星野崇宏) 傾向スコアを用いたバント効果の推定(中村知繁・南美穂子) 差の差法で検証する「保育所整備」の効果(山口慎太郎)【連載】正定値行列の情報幾何2(小原敦美・土谷隆) 確率と論理を融合した確率モデリングへの道3(佐藤泰介)【その他】小説《海に溺れて》(円城塔) 計算機でつくる面白いナンプレ(とん)

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特集の前半では、GISソフトを用いた地理情報の取得から表示・加工、R言語との連携、空間ベイズモデルなどを実践的に紹介。後半では、空間疫学、マーケティング、自然言語処理との連携など、地理情報、空間情報をめぐるデータサイエンスの研究の最前線を俯瞰します。VOL.4 特集=地理空間情報処理【特集】地理空間情報入門(朝日孝輔・水谷貴行) GISとRの連携(水谷貴行・朝日孝輔) 地図の上で階層ベイズモデリング(加藤直広・立森久照・高橋邦彦)〈コラム〉(出口智恵) ソーシャルメディアでインフルエンザ流行を捉える(荒牧英治・若宮翔子) 空間疫学入門―難病の地図(高橋邦彦) 動く地理空間情報(関本義秀) 位置情報プライバシーの統計的安全性に向けて(南和宏)顧客動線研究入門(矢田勝俊)【連載】正定値行列の情報幾何(小原敦美・土谷隆)【その他】掌編小説(円城塔)ナンプレ(とん)

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実世界の複雑なデータからどのようにして本質的な部分、予測に役立つ部分を取り出すか。多変量・多次元のデータ解析手法としてゲノムや宇宙からビジネスまでさまざまな分野で注目されるスパースモデリングの基礎と応用を解説。基本となるlassoを実践的に導入し、共分散構造選択、画像への応用、NMFによるリコメンデーションなども紹介。特集「スパースモデリングと多変量データ解析」【特集（基礎）】モデル選択超速習―AICからスパースまで（伊庭幸人）スパース性を用いた推定（池田思朗）【特集（展開）】依存関係にスパース性を入れる―グラフィカルlassoの話（井手剛）スパース性を用いた画像処理（本谷秀堅）時間遷移のスパース性―マーケットシェアの遷移を捉えるスパースグラフモデリング（日野英逸）【特集（応用）】行列分解入門―因子分析からL1まで（麻生英樹）行列分解をリコメンデーションに活かす（尾崎隆）〈コラム〉行列のトレースノルム【話題】ことばの見分け方―テキスト言語判定（中谷秀洋）医学研究におけるメタアナリシス―エビデンス統合の方法（野間久史）【その他】掌編小説（円城塔）計算機で作る面白いナンプレ（とん）ほか