通常の計算機環境で実行可能な例を中心に、機械学習の主要問題への組合せ最適化手法の適用を解説。NP困難な問題を含む最適化の理論に加え、データ構造を利用した劣モジュラ最適化アルゴリズムの高速化についても述べる。本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。第4期の刊行は2016年4月、第5期の刊行は2016年8月の予定。ヨシノブ)博士(工学)。キヨヒト)博士(情報理工学)。第10371006号)です。ABJマークの詳細、ABJマークを掲示しているサービスの一覧はこちらをご覧ください。