世の中のAI、機械学習の流れの中で実業務への転用も視野にこの簡易本を手に取った。Python等にいきなりはなかなか難しいのでExcelでも解説がなされているのがとっかかりやすかった。
この1冊で機械学習マスターするのはなかなか難しいがよく目にするアルゴリズムの概要が把握できた。次はもう一歩進んだ参考
...続きを読む書にトライしてみようと思う。
以下に参考になった点をまとめる。
・線形回帰モデル:これは従来のエクセルでの最小2乗法でなじみは深かった。注意点は次数を多くし過ぎて過学習になってしまう点である。ここは精度検証などを行いながら検討していく必要があると思った。リッジ回帰やLASSO回帰を上手く活用していきたい。
・ロジスティック回帰モデル:2値化問題時に使用
・クラスタリング:教師なし機械学習のグルーピング
・次元削減:主成分分析
・決定木:If-Thenルールを組み合わせて予測値を計算するためのルールを自動で生成すること