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 · ★★★★☆]

　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。