学習理論
流行りのディープラーニングに興味を持ち、何か作ってみたいと思う気持ちがあったのでPythonを触り始めていたが、理論的な側面がどうしても気になる。
東工大の渡辺先生のサイトに色々と有益な(しかしながらかなり難解)データがあることを見つけ、ちょっとでも理解できないかと考えるようになった。
渡辺先生のサイト
メインの対象としては
- 学習理論
周辺分野として
- 確率論
- ベイズ統計
- 代数幾何
辺りがキーワードか。
テキストとしては、
- データ学習アルゴリズム(渡辺澄夫)
- 代数幾何と学習理論（同上）
- ベイズ統計の理論と方法 （同上）
- 測度・確率・ルベーグ積分(原)
- 入門ベイズ統計(松原)
- 代数幾何入門(上野 健爾)
などを想定したが難しそうである。
ディープラーニング実践の方は今超有名な 東大の松尾先生のホームページにあったコンテンツ(DL4US)をパソコンにインストールしたjupyterでフォローしていこうと思う。
DL4USのコンテンツ