R/Pythonではじめる計算論的精神医学
宗田卓史・遠山朝子・国里愛彦・沖村宰・片平健太郎・山下祐一・著
【目次】
1章 計算論的精神医学概論（なぜ計算論に期待が高まるのか）
2章 Google Colaboratory入門
3章 生物物理学的モデル
4章 ニューラルネットワークモデル
5章 強化学習モデル
6章 ベイズ推論モデル
2章 Google Colaboratory入門
3章 生物物理学的モデル
4章 ニューラルネットワークモデル
5章 強化学習モデル
6章 ベイズ推論モデル
【記事】
R/PythonをGoogle Colabで動かして学ぶ！ 計算論的精神医学
本書は、RとPythonを活用して、計算論的精神医学による研究を促進するための、数理モデル、数式、プログラミングをわかりやすく解説し、実際にシミュレーションやデータへのモデルフィッティングを行う方法を手引きした入門書です。
計算論的アプローチのハードルの一つは、高度な数式の理解とそれを実際のプログラミングにどう落とし込むことですが、チュートリアル形式で実際に手を動かして可視化しながら、研究に必要なプログラミングについて、順を追って学習でき、計算論的アプローチによる研究手法がわかるようになります。
そのまま動作するRやPythonのコードをGoogle Colaboratory上に公開していますので、本書と併せて、独習でも「生物物理学モデル」「ニューラルネットワークモデル」「強化学習モデル」「ベイズ推論モデル」への理解が深まり、誰でも計算論的精神医学におけるモデリングを体験できる仕組みになっています。
本書は、RとPythonを活用して、計算論的精神医学による研究を促進するための、数理モデル、数式、プログラミングをわかりやすく解説し、実際にシミュレーションやデータへのモデルフィッティングを行う方法を手引きした入門書です。
計算論的アプローチのハードルの一つは、高度な数式の理解とそれを実際のプログラミングにどう落とし込むことですが、チュートリアル形式で実際に手を動かして可視化しながら、研究に必要なプログラミングについて、順を追って学習でき、計算論的アプローチによる研究手法がわかるようになります。
そのまま動作するRやPythonのコードをGoogle Colaboratory上に公開していますので、本書と併せて、独習でも「生物物理学モデル」「ニューラルネットワークモデル」「強化学習モデル」「ベイズ推論モデル」への理解が深まり、誰でも計算論的精神医学におけるモデリングを体験できる仕組みになっています。