わけがわかる機械学習 ─現実の問題を解くために、しくみを理解する

中谷秀洋

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機械学習が話題に上ることも増えてきましたが，実際には手っ取り早くできるものではなく，ライブラリを使うだけではやりたいことをうまく実現できません。もとになる考えかたや基礎的なモデルを知っていなければ，パラメータの意味がわからなかったり，目の前の問題に対してまったく向いていないモデルを使ってしまうからです。こういった状況に対し本書では，機械学習の理論を知ることで，機械学習を実際に活用していくための基礎をきっちりと固めることを目的とします。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 情報科学
• 出版社: 技術評論社
• ページ数: 240ページ
• 電子版発売日: 2019年08月30日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 54MB

[ブクログ · ★★★★☆]

機械学習を使っているときに良くある、なんでこの計算をしたらやりたいことが出来るのだろう?という疑問を解消出来ればと思い読んでみました。

確率と統計が主な話題で、タイトルにある機械学習の話題は少なめです。もちろん機械学習に繋がってはいきますが、そこまでが若干遠いかもしれません。
最初は確率って何?から始まり、確率分布、線形回帰、ベイズ…のように進み、分類などの機械学習に辿り着きます。かつ、それらの手法がなぜこのような仕組みになっているかの説明が入ります。
手法の提案時にそれらの説明があったのか、著者の独自解釈かの区別が付かないところが若干の難点かも知れませんが、他書ではあまり見かけない理由説明がある点が、機械学習の素養が無い人間にとってはありがたい内容でした。

[ブクログ · ★★★★☆]

数式の説明や問題設定が非常に丁寧で、和の記号Σや積分記号にある程度親しみのある読者であれば、共感しながら読み進めることができる。

一方で、本書の範囲となっている領域は機械学習の中でも古典的な領域になっており、機械学習が一般的になった現代において、本書の知識のみで応用に繋げることは難しいだろうと感じる。

序盤では確率の考え方について多くの分量を割いており、その後ベイズ統計に繋がっていく。同時に、基底関数と線形回帰に触れ、ベイズ推定の考え方を学ぶ。本書のほとんどの部分では解析的に解ける問題を扱うが、終盤では確率的勾配法などに少し触れている。

本書のみでは、機械学習に使われている数式の「わけがわかる」状態にはならない。機械学習の基礎となる数式に親しみたい場合や、最尤法のような根幹のアイデアの理解を深めるのには役に立つ。

[ブクログ · ★★★★☆]

　学生時代に、無味乾燥に定理を証明していた線形代数と微積が機械学習の下でキレイに繋がった気がする。

　アルゴリズムについての話にも言えることだが、才能のない一般人には、この本のように理論や定理の実践的意味やイメージを解説してくれる本が副読本として広まってくれると大変助かる。

　使われている数式は大学教養レベルのものなので苦労せずに読めるが、筆者が読みやすさを重視しているためか所々自分で論理を埋める必要がある。それはおいてもとてもわかりやすい。

　機械学習の分野は奥が深いので、まだまだ初歩のレベルだが、当分野のストーリーを追うには最適の入門書である。