2008年7月7日月曜日

検索技術背景のネタ帳

  1. Amazonから出るよメールが届きました。
    上巻を購入したところ、やはりちょっと値が張るのですが、資料や図、例題が豊富で良書と思います。下巻は応用的な話し中心の様子。

    パターン認識と機械学習(下)


  2. Wikipediaのキーワードでも、歴史的なところも含み、パターン認識・ネットワークと系・強化学習・サポートベクターマシンなどなど、気ワードてんこもりなのでざっくり見ると面白いです。

    Wikipedia:人工知能

    自分の場合、統計用開発言語のRと併せてチェックします。

    Rと複雑系
    (ニューラルネットワークとか)
    Rとベイズ理論

    Rとベイジアンネットワーク


  3. CNETJapan記事(ベイズ理論と検索技術)は2003年※のものですが、含蓄あふれた文章で参考になります。
    ※Michael Kanellos著 2003/03/17


    中でもベイズ理論の「物事の起きうる可能性は、その事柄の過去の発生頻度を利用すれば推測可能」と「推論の土台に確率論が潜んでいる」いうメッセージには強く惹かれました。

    ひとの勘や直感、虫の知らせといったものが、自身の経験や、過去に刷り込まれた指導体験などをベースにしているのではないかという思いが言葉に込められている気がしました。


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