[2021-08] 結果から原因を推理する 「超」入門 ベイズ統計

結果から原因を推理する 「超」入門 ベイズ統計 (ブルーバックス)

私はIT関連企業の末端社員なんですが、流石に機械学習・強化学習・ビックデータとやかましいので、その源流たるは？ということで「超」入門 ベイズ統計を読んでみました。最初はストーリー仕立てで、後半は高校数学からの発展でベイズの定理を優しく解説しています。全部読んでも3時間くらいだと思うので、両方読めば良いと思いますが、多少は数学に自信がある。高校の数学をだいたい理解しているという向きの方は、後半だけで良いというか、もっと難しいベイズの定理の本を読めばよいかと思います。私はこの続編として、エクセルで実際にベイズの定理を動かす本を買いましたので、その本で実践的な学習もしてみようと思います。まぁ、だからといってPythonとかには手は出さないですし、２～３年のうちに優秀なモデルが簡単なGUIから使えるようになると思われます。ですから、そのモデルの意味だとか、出てきた結果だとか、投入したデータの良し悪しだとかを判断するために、超基本的なことだけ知っておきたいですね。

この本を購入に至った直接の経緯は、竹内薫の書評本になりますが、その前にはクオリアと人工意識があります。茂木健一郎が言うように、人間の知性による思考の選択というのが、ベイズ的な検討結果のような指摘は、この本を読んで、そーゆー面は多大にあるな。と思いました。今後、AIが選択に介入してくる世の中が来るとして、AIに正しい推定を与えるためにもこちらの脳もそのような最適化というか、情報として知っておくことが必要だと思っています。

とても読みやすいので初学者の方におすすめです。