マスターアルゴリズム : 世界を再構築する「究極の機械学習」

• Material Type: 図書
• ISBN: 978-4-06-219223-1
• Title: マスターアルゴリズム : 世界を再構築する「究極の機械学習」
• Title Transcription: マスター アルゴリズム : セカイ オ サイコウチク スル キュウキョク ノ キカイ ガクシュウ
• Author/Editor: ペドロ・ドミンゴス 著; 神嶌敏弘 訳
• Author Heading: 著者 ： Domingos, Pedro ( 031444940 )Authorities; 訳者 ： 神嶌, 敏弘 カミシマ, トシヒロ ( 001176261 )Authorities
• Publication, Distribution, etc.: 東京 : 講談社 (出版)
• Publication Date: 2021.4
• Publication Date (W3CDTF): 2021
• Extent: 516p
• Size: 19cm
• Additional Title: THE MASTER ALGORITHM
• Place of Publication (Country Code): JP
• Text Language Code: jpn
• Original Text Lang. Code: eng
• Content Type: テキスト
• Media Type: 機器不用
• Carrier Type: 冊子
• Subject Heading: 機械学習 キカイ ガクシュウ ( 001210569 )Authorities; アルゴリズム アルゴリズム ( 00560337 )Authorities
• NDC 10th ed.: 007.13 : Information science. Informatics
• NDLC: M121
• Target Audience: 一般
• Note (General): 原タイトル: THE MASTER ALGORITHM
• Note (Bibliography): 文献あり 索引あり
• Price: 4500円
• Holding library: 国立国会図書館
• Call No.: M121-M373
• Data Provider (Database): 国立国会図書館 : 国立国会図書館蔵書; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• Bibliographic ID (NDL): 031391463; http://id.ndl.go.jp/bib/031391463
• National Bibliography No. (JPNO): 23527493
• TOHAN MARC No.: 34198083
• Cataloging Rule: Nippon Cataloging Rules 2018 Edition
• Bibliographic Record Category (NDL): 111

• Summary, etc.: アルゴリズムの歴史を神経科学、進化生物学、物理学、統計学、計算機科学の観点から展開し、究極のマスターアルゴリズを模索する。(Provided by: 出版情報登録センター（JPRO）)
• Author introduction: ペドロ・ドミンゴス ワシントン大学ポール・アレン コンピュータサイエンス＆エンジニアリング学部教授。人工知能学会特別研究員。AAAS（アメリカ科学振興協会）およびAAAI（人工知能振興学会）フェロー。 1992年リスボン工科大学Instituto Superior Tecnico修士課程修了（電子工...

Table of Contents

第1章 機械学習革命
機械学習の目的を述べ、実世界に機械学習が与える影響を紹介。まず、計算機科学のアルゴリズム、プログラム、複雑性などの概念を説明し、「機械学習とはアルゴリズム自体を創るアルゴリズムである」ことを解説。ビジネス、科学、政治、安全保障の各分野で機械学習がどのように使われているか、その重要性にも言及する。
第2章 マスターアルゴリズム
現状の機械学習の問題点を克服した「マスターアルゴリズム」を開発するという本書の道筋を提示。マスターアルゴリズムが存在する根拠を、神経科学、進化生物学、物理学、統計学、および計算機科学の観点から展開。マスターアルゴリズムが満たすべき条件とは何か？　現状の機械学習を「記号主義者、コネクショニスト、進化主義者、ベイズ主義者、類推主義者」の５つの学派に分け、これらの長所を備えたものがマスターアルゴリズムであるとの道筋を示す。
第3章 ヒュームの「帰納の問題」
あらゆる知的活動は記号の操作に還元できる、と考える「記号主義者」を扱う章。
第4章 脳はどうやって学習しているのか
神経科学の知見に基づく「コネクショニスト」のニューラルネットを扱う章。
第5章 進化生物学 ― 自然の学習アルゴリズム
生物の進化を模擬的に実行する「進化主義者」の手法を扱う章。
第6章 ベイズ師の聖堂にて
不確実性に焦点を当てた「ベイズ主義者」の手法を扱う章。
第7章 あなたはあなたのそっくりさん
似たものはその振る舞いも似ているという着想に基づく「類推主義者」の手法を扱う章。
第8章 先生に教わらずに学ぶ
教示情報を使わない、クラスタリング、次元削減、チャンキングの教師なし学習、自ら調べて学ぶ強化学習、繋がりのあるものごとを学ぶ関係学習を紹介。
第9章 パズルのピースがはまるとき
著者の考えるマスターアルゴリズム候補を、軽妙な寓話を通じて、その中核となるマルコフ論理ネットを軸に語っていく。そしてこの候補がマスターアルゴリズムに至るために必要なものは何かを模索。
第10章 機械学習時代の世界へ
高度な機械学習技術が社会にもたらす影響を論じる。機械学習モデルと人間との関わり合い、自身の代理人モデルがある社会、データの共有の必要性と手段、雇用・安全保障・技術的特異点の行く先。そして最後に人類の行く先について、踏み込んだ意見を述べる。