エンジニアなら知っておきたいAIのキホン 機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説
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本書は、Think IT連載「ビジネスに活用するためのAIを学ぶ」に、筆者の自社Webサイトで公開中のブログ「AI技術をぱっと理解する(基礎編)」を加え、さらに加筆・修正したAI入門書。これからAIを学ぶエンジニアや過去にAIを学習したが挫折してしまったエンジニア向けに、AIの基礎と全体像を解説し「AIとは何か」「AIで何ができるのか」をイメージできるようにした。
本書の特長は、古い歴史には触れず、(1)ディープラーニング登場以降の5年間の流れを知り(過去)、(2)今のAI技術の全体像を把握し(現在)、(3)5年後のAI活用イメージを掴む(未来)、の3点。書き下ろしコラムによるていねいな補足もあり、広大で難解なAIの世界をやさしく学ぶことができる。
全3部構成。
●第1部「人工知能の基礎を理解する」では、AIの基礎と全体像をしっかり理解できるように解説。
●第2部「機械学習のアルゴリズムを学ぶ」では、AIの心臓部となる＜機械学習＞＜統計学＞＜アルゴリズム＞の3要素とその関係を解説。＜機械学習＞には
「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」などが、その背後には「回帰」「分類」「クラスタリング」などの＜統計学＞があり、その解を求める方法には「決定木」「サポートベクターマシーン」「ｋ平均法」など、多くの＜アルゴリズム＞がある。これらの三角関係をやさしく紐解く。
●第3部「ビジネスに活用するための人工知能を学ぶ」では、著者の調査による最新動向を踏まえ、AIビジネスの将来について業界別に考察。
RPA (Robotic Process Automation) の現状についても解説する。
エンジニアなら知っておきたいAIのキホン 機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説 のユーザーレビュー
感情タグBEST3
Posted by ブクログ 2019年02月17日
第１部では、ハードウェア（チップとサーバー）、MLライブラリ（フレームワーク）、AIプラットホーム、AIアプリケーション（サービス）のレイヤーに分類して解説、更に機械学習とディープラーニングの違いからディープラーニングの学習方法を説明する。
第２部では、機械学習を教師あり学習、教師無し学習、強化学習...続きを読む
Posted by ブクログ 2021年07月01日
AIと呼ばれる技術の知識体系や主な手法の理論がわかりやすかった。
教師あり、教師なし、強化学習の違い。
分類と回帰の違い。
SVM、決定木、ランダムフォレスト、ロジスティクス回帰、k近傍法、k平均法などの手法。
勾配消失や過学習への対応としてのミニバッチ学習やドロップアウトやk交差検証などの手法。
...続きを読む
Posted by ブクログ 2019年03月24日
疑問だったAI（人工知能）は統計を用いたアルゴリズムによるものであるとのこと。なるほど。
機械学習の学習データの量や質をコントロールしたり、学習データを水増ししたり、学習済みモデルを利用して転移学習をさせるなど奥が深い。
機械学習の一つであるディープラーニングは、隠れ層が多層化して深くなって...続きを読む
Posted by ブクログ 2021年09月25日
機械学習や深層学習に関してG検定合格レベルの人が復習を兼ねて読むのであればそれなりにいい本だと思います☆
数式はほぼ載っていないので文系の人でも苦痛に感じる事無く読めると思いますが、全くの知識ゼロの状態で読むにしては少し情報が多岐に渡り過ぎている＆説明が雑かも？？もう一つ難点を挙げるとすると、しつ...続きを読む
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