AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ

電通国際情報サービス清水琢也 / 小川雄太郎

機械学習はAI（人工知能）の基礎技術です。今後AIの利活用が進むにつれて、機械学習をコンピュータシステムに組み込んでビジネスに活用できる人材（本書ではAIエンジニアと呼称します）がますます求められます。
機械学習には目的に応じたいくつかの手法が存在します。それらの手法を正しく使えるようになるために、本書はAIエンジニアが理解しておきたいレベルの深さで、各手法のアルゴリズム（動作原理）を丁寧に解説します。とくにアルゴリズムの目的や意味を理解できることをめざします。（アルゴリズムの背景にある高度な数学・統計学の理論についての説明は必要最小限にとどめ、）まずはプログラムを書いて動かし、その結果を見ながらアルゴリズムの長所・短所や、性能をチューニングするためのコツを学びます。
機械学習プログラムの作成には、プログラミング言語「Python」と機械学習ライブラリ「scikit-learn」を使用します。作成したプログラムは、クラウドサービス「Google Colaboratory」や手元のパソコンに構築する「Jupyter Notebook」の環境で簡単に動かせます。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 情報処理試験
• 出版社: 技術評論社
• ページ数: 256ページ
• 電子版発売日: 2020年04月06日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 14MB

[ブクログ · ★★★★★]

主催する輪読会でテキストとして使用した本です。機械学習の入門書で、各アルゴリズムについて、そのこころまで説明されています。適切な説明量だったため、輪読会向けの本だったと思います。

学習した主なアルゴリズム
①教師あり学習
・線形回帰
・ロジスティック回帰
・SVC
・決定木シリーズ
②教師なし学習
・主成分分析
・k-means
・ガウス混合モデル
などなど。