AIを使ったヘッジファンドで巨万の富を得た数学者ジェームズ・シモンズがこれまでの半生を語る
ジェームズ・シモンズ氏は2010年までヘッジファンド「ルネッサンス・テクノロジーズ」を率い、他に先駆けてAIを使った運用方法により、1兆円を超える資産を得たことでも知られています。元は数学者で「チャーン・サイモンズ理論」を提唱した一人でもあり、この研究は幾何学の分野で最高の栄誉とされる「ヴェブレン賞」を受賞しました。また、この研究結果は数学だけにとどまらず、のちに「超弦理論」など、物理をはじめとした他分野でも使われており、大きな功績を残しています。YouTubeのNumberphileチャンネルで公開されているムービーでは、ジェームズ・シモンズ氏が自身の半生を語っています。 Billionaire Mathematician - Numberphile - YouTube ◆数学に興味を持ったきっかけ 私は子どもの頃から、数学が好きで、よく数字を2倍にし続けていく計算をするのが好きでした。
機械学習の４つのアプローチ - 作って遊ぶ機械学習。
おつかれさまです。今日はちょっと趣を変えて、近年のいわゆる「機械学習」という技術のアプローチをカジュアルに少しカテゴリ分けしたいと思います。 といっても、自分はアカデミックの研究者ではなく大量の論文を読み漁るということもほとんどしないので、理論的なバックグラウンドに基づいたソリッドなカテゴリ分けはできません。ここで紹介するのはあくまで、実用上の機械学習技術者から見た視点で「こんな傾向があるかなぁ」くらいの気持ちで書いたものです。 ＜代表的な４つのアプローチ＞ １、最適化（目的関数ベース） まず始めは最適化手法をベースにした機械学習のアルゴリズムです。たぶん一番例が多いんじゃないでしょうか。 ここでは、ある解きたい課題を目的関数によって定式化し、適切な最適化手法を使って解きます。伝統的な線形回帰や線形識別はもちろん、主成分分析（PCA）や非負行列因子分解（NMF）なんかもこの枠組みで解かれる
機械学習で役立つ数学参考書のリスト - yokaze.github.io
普段お世話になっている教科書をまとめてみました。 パターン認識と機械学習 誰もが知っている機械学習の総合教科書です。 基本的な事柄が網羅されていて分かりやすいです。 C. M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006. 日本語訳 パターン認識と機械学習（上巻） https://pub.maruzen.co.jp/book_magazine/book_data/search/9784621061220.html 日本語訳 パターン認識と機械学習（下巻） https://pub.maruzen.co.jp/book_magazine/book_data/search/9784621061244.html 確率論 確率測度、中心極限定理、ガウス過程 (Gaussian Process)、ポアソン過程 (Po
Gaussian process - Wikipedia
In probability theory and statistics, a Gaussian process is a stochastic process (a collection of random variables indexed by time or space), such that every finite collection of those random variables has a multivariate normal distribution, i.e. every finite linear combination of them is normally distributed. The distribution of a Gaussian process is the joint distribution of all those (infinitel
Welcome to the Gaussian Process pages
This web site aims to provide an overview of resources concerned with probabilistic modeling, inference and learning based on Gaussian processes. View My GitHub Profile Welcome to the Gaussian Process pages The ancient Gaussian Process page. Books Carl Edward Rasmussen and Chris Williams: Gaussian Processes for Machine Learning, the MIT Press, 2006, online Juš Kocijan: Modelling and Control of Dyn
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落合陽一 on Twitter: "シャアを目指せ！(but ネオジオン最大の撃墜リスク https://t.co/njM1RqZlmd"
高梨陣平 on Twitter: "Googleは社員がリモートから働く場合にVPNを全く信用しない新しい形態、BeyondCorpを発表。社員が仕事で用いるNW上のアプリは全てパブリックIPで運用される。ユーザと端末に対する認証、認可にて権限付与は行われる。GCP… https://t.co/n2vthhsFxD"
とある高専卒業生 on Twitter: "平成生まれで、岩波の現代物理学の基礎を全巻持っている人は少ないと思う。 全部古本。揃えるのに時間がかかった。 https://t.co/Q8FHBAw1ov"
メンヘラサイコパスちゃん☔️ on Twitter: "Googleのランキングエンジンの特徴量top200が判明しているので、サンプリングと、最適化アルゴリズムで、どの特徴量がどの程度のインパクトファクターなのか計算できるね"
須山敦志 Suyama Atsushi on Twitter: "数学・物理が得意だという方は深層学習じゃなくてぜひガウス過程を探求してほしいと願っています．特に近似による計算効率化などは，現状でも手法はいくつかあるものの，まだ足りていないという印象です． #機械学習 #深層学習 #人工知能… https://t.co/xQoEPVeX5d"
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