データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編

比戸将平 / 馬場雪乃 / 里洋平 / 戸嶋龍哉 / 得居誠也 / 福島真太朗 / 加藤公一 / 関善史 / 阿部巌 / 熊崎宏樹

ビッグデータ分析をきっかけとして「機械学習」に注目が集まり，ビジネス利用への検討がはじまっています。しかし，実際に「機械学習」を理解しているエンジニアや分析担当者は少なく，うまく活用できていないのが現実です。「機械学習」を利用するにはアルゴリズムの理解，プログラミング技術，ビジネス知識などが必要になってきます。本書では，第1部で機械学習のアルゴリズムやビジネスへの応用方法，流行の深層学習などに触れ，第2部ではPythonを用いた機械学習，画像認識，推薦エンジンなど，サンプルコードをもとに手を動かして試すことができます。機械学習分野で先頭を走る著者陣が，面白く，わかりやすい解説でお届けします。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 全般
• 出版社: 技術評論社
• ページ数: 187ページ
• 電子版発売日: 2016年11月11日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 20MB

[ブクログ · ★★★★☆]

前半の、さらに前半（２章）は、昨今流行りの人工知能・機械学習について、なぜ流行ったのかと原理の話、後半２章はやはり流行りの教師あり学習教師なし学習の実例のようなものをサラッと。

これまで読んできたいくつもの機械学習・人工知能の本に出てきた話が次々出てきて綺麗に並んでいて関係が解りやすかったし、それらの本でskipされてたところがマメに埋めてあって大変親切だった。

前半の後半２章はそれぞれ流行りの「機械学習」と「深層学習」でイントロダクションで、機械学習については実例ベースで著名な手法の紹介、深層学習は基礎になっている素過程の紹介である。

後半（第２部）はソフトの紹介で、R, Python(scikit-learn), julia, MLlib(Spark)と有名だったり最先端のツールによる、よく聞く例題の解答例のようになっている。

実例についても、このような問題をこのようにして解くということが判ってよかった。
ただし、あくまでイントロダクションなので、サラッと書いてあって分かった気になることが目的の文章である。

分野外の人間が機械学習の世界に入っていくためのイントロダクションとして大変優秀。１年前に読みたかった。

[ブクログ · ★★★☆☆]

全体観を掴むためにパラ見。

用語のつながりをなんとなく掴むにはよかった。
ただまあやはりこの手の本はターゲットが分かりにくい。

[ブクログ · ★★★☆☆]

全体像を掴むには良い

機械学習の初心者が全体を俯瞰するには適している本だと思います。

この本を読んで興味を持った分野があれば他の本でさらに学習していくのが良いのではないでしょうか。