データ駆動科学入門 = Introduction to Data-Driven Science
◆実験・計測データの「見方」を変える1冊◆ 実験・計測データを扱う現場では、「データはあるが、何をどう読めばよいかわからない」という壁にしばしば直面します。 本書は、従来の誤差論や回帰分析の枠組みを超え、「確率に基づく推論（ベイズ推定）」と「重要情報の抽出（スパースモデリング）」という二つの視点から、データの奥に潜む関係性を明らかにする方法を解説します。 また、本書の中で用いるPythonプログラムも公開しています。 経験や直感に頼らず、データそのものから現象の構造を導く「データ駆動科学」の基礎を、理論と実例を交えて学べる実践的な入門書です。 【こんなお悩みにおすすめ】 ・センサデータや測定値が膨大で、どこに注目すればよいかわからない ・ノイズが多く、同じ実験をしても結果が安定しない ・機械学習やベイズ推定という言葉は知っているが、自分の現場と結びつけられない ・情報の重要度やデータ解析の精度を客観的に評価したい ・実験や計測の方法を、データの視点から見直したい 【目次】 第0章 はじめに 第1章 誤差論と最小二乗法の限界 第2章 ベイズ推定 - 確率で因果律を遡る 第3章 スパースモデリング - 重要成分を抽出する 付録
- 出版社
- 森北出版
- 発売日
- 2026-01-01
- ISBN
- 9784627818910