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ビジネス書大賞(2014年)、統計学会出版賞(2017年)を受賞した『統計学が最強の学問である』シリーズの最終巻。「微積分の習得」を頂点とする現代の中学以降の数学カリキュラムを大胆に組み直し、統計学だけでなく人工知能の基礎技術として注目を集める機械学習を学ぶために必要な数学知識を丁寧に解説します。
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Posted by ブクログ
統計学と機械学習で背景にある道具立てとしての数学は同じあるとの説明から始まる。ここで数年前にビッグデータ処理と称されていたことが現在人工知能と呼ばれる理由がよく分かる。
そして、これらで必要な数学の基本、二次関数、二項定理、対数、ベクトル・行列そして微分・積分を紹介し、終章ではディープラーニングでの活用事例を解説する流れになっている。
統計学あるいは機械学習のテキストをチラッと見ると数式が並んでいる。その数式を理解できるようになるためには、数学の何を勉強しておけば良いのかがわかるのが本書だ。さらっと読んで分からなかったところは読み直すか、場合によっては別の数学のテキストなどで勉強する必要がありそうです。
Posted by ブクログ
2018003冊目。
AIやディープラーニングに興味があり手にした一冊。今までの著者の統計学シリーズがあまり数式に頼らなかったので、数学編はそのあたりの事を詳しく解説してあります。統計学の本と言うよりも統計学に役立つ数学の本でしょうか。
数式の証明もひとつひとつ丁寧に書かれているので、流れをきちんと見て行くことができます。二項分布、行列は何となく昔学んだことを思い出しながら、ベクトルや微積分、偏微分辺りになると時間の関係で、なかなか本質が理解できない所も。機械学習の話は流し読みですけど、数学の方程式などを見ていると、綺麗にまとまっているものは美しいと感じます。
物事の本質を知ることは、簡単な作業ではないなと実感。
Posted by ブクログ
言わずと知れた、昨今の統計ブームの立役者のお一人である 西内啓 先生の”統計学が最強の学問である” シリーズの最新作。
読者にとって、わかりやすく。理解が進むように。
そんな思いを随所に感じることができました。
途中式の丁寧さや、偏微分の記号の読み方、ギリシャ文字の意味など、同類の本の中でも最も丁寧に書かれていたように感じます。
550ページにもわたるボリュームの本ですが、私の知的水準ではちょっと後半部分はついてゆけませんでした。
この本を最後まで読まれてより一層深い世界へと言う方には、「おわりに」で参考文献へもたどり着くことが可能です。
付箋は、15枚付きました。
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ビジネス・実用
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