読書メーターレビュー

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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• みかん。 さん

  読了日：2025/03/13

  AIは過去のデータからの帰納法に基づいている点に注意が必要だ。いまのAIは概して演繹法の処理レベルが低く、シミュレーションのような第一原理がある系を解析的に解く手法が再評価される可能性も残る。あるいは帰納法に基づく、AIとはアーカイブ学の発展系なのかもしれない。さらに第一原理とAIは今後融合する可能性も残る。データサイエンス等の発展は｢狙った通りにデザインや物質等が設計できる｣といった方向に製造ライン等が進んでいくのかもしれない。

• yyhhyy さん

  読了日：2017/10/20

  時系列分析の本は何冊か読んだけれどこれが一番丁寧でわかりやすい。網羅的ではないかもしれないけれどきわめて実用的

• 山のトンネル さん

  読了日：2022/04/08

  1〜5の応用

• hayata_yamamoto さん

  読了日：2020/05/03

  しばしば話に出てくる状態空間モデルの概要と、その他時系列解析の外観を復習するために読んだ。北川先生の状態空間モデルの説明がものすごく分かりやすく、適度に抽象化されていてとても良かった。そのおかげで、他の章に出てきた説明や数式（記法や説明もやや異なる）にも柔軟に対応できた。また、後半のデータ同化、シミュレーション、エミュレーターの話は興味深かった。外挿の問題を扱うことも仕事柄あるため、今後のためにも勉強したいと思えた。

• adamu_of_FUN さん

  読了日：2020/01/25

  状態空間モデル・因果解析・ビジネス応用の項目はほとんど知らないことばかりで、理解しきれないことが多かったので、初歩から身に付けたい。最後のMD計算の項目は読みやすかった。生物物理とデータサイエンスの融合って感じがした。

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