「ビッグデータ」，「データサイエンティスト」，「AI」といった言葉がよく聞かれ，日々蓄積されるさまざまなデータの利活用が推進されている昨今，「機械学習」は，これらの言葉と切っても切れない存在となって･･･

自然言語処理におけるニューラルネットワーク技術を「ニューラルネットワークまずありき」ではなく，これまでの様々な方法論と比較し，それらとの位置関係を丁寧に説明している。

　従来の機械学習技術から説き起こして，ニューラルネットワーク技術の利点や特徴を明らかにしながら，その導入を行い，言語処理の基盤技術となったニューラルネットワークによる言語モデルと単語埋め込み（ニューラ･･･

本書では，確率的グラフィカルモデルの統計的機械学習理論について，画像処理とパターン認識に応用例を絞りつつ概説することから始める。特にパターン認識では，クラス分類問題という視点において，多値ロジスティッ･･･

　近年，統計局がe-statにより行政に関する各種統計データを積極的に公開している。このような動きを受けて，オープンデータに関する関心が高まっている。多くのオープンデータは地理空間情報と結びついており･･･

確率プログラミングのライブラリPyMC3を使ったベイズ統計モデリングの基本を，シンプルなデータを用いて実践的に解説。次のことが学べます。 ● ベイズ統計モデリングの概念を理解する ● PyMC･･･

　変数選択問題は統計学における重要な問題の一つである。この問題に対して，近年，変数選択とモデルの推定を同時に行うスパース正則化を用いる方法が開発された。この方法によって，従来では扱うことが難しかった高･･･

　一般的に調査・観測データには欠測が生じることが多く，適切な欠測データの処理をしなければ，解析結果に偏りが生じることがある。多重代入法は，尤度解析法と並んで最も汎用的な欠測データ解析法であるが，これま･･･

　統計的自然言語処理を徹底的に論じた教科書 　原著が刊行されたのは18年ほど前になるので，本書の内容の一部は歴史的な記録となっており，現在の状況に照らして異なる含意を読み取るべき言及もある。そのよう･･･

本書は，Judea Pearlによって提案された構造的因果モデルの解説書であり，データ生成過程を出発点として，因果ダイアグラムの理論から潜在反応モデルへの橋渡しを行うことを主な目的の一つとしている。ま･･･

　近年，国内でも盛んになってきているベイズアプローチを用いた分析の入門書。 　ベイズアプローチによる分析は，これまで帰無仮説有意性検定が中心であった領域においても，徐々に利用されつつある。またビジネ･･･