松田雄馬のレビュー一覧

AIの理解をその実体と構成要素の面から説いたないよう。
ディープ・ラーニング、ニューラルネットワーク(NN)、強化学習、教師なし学習、半教師あり学習、教師なし学習などじゅうような要素を説いている。
その他、Pythonの概説やデータサイエンスの基本などもある。
AIの時代に既に突入している。しかし、...続きを読むAIとは何かを知らないという状況にある。少し進んで理解するに必読の書であろう。
大きな世界なのでもっと違った角度からもAIを知る必要がある。

下記のような点で、かなり良書だと思いました。

・様々なケースが題材としてある
・サンプルのデータ量がそれなりに豊富
・一歩一歩分析を進めていくイメージが付けやすい

AIの技術がどんどん発展していって第4次産業革命を引き起こし、社会もがらっと変わるだろうという巷に溢れるビジネス書は非常に多い。しかし本書は、「ちょっと待てよ、AIってそんなに進化しているのか？」「機械が人間に取って替わるって本当か？」といった素朴な疑問から出発して、そもそも「知能」とは？「生命」と...続きを読むは？という哲学的な問にまで深掘りしていく。

情報化社会の未来を考え、人間とコンピュータが共生する社会を創り出していくために本書は非常に有益な一冊である。

Python100本ノックというタイトル通り、Pythonの練習用コードを実際の現場に即した形で記述してくれている本
pandasでデータを読み込むところからスタートしてcsvファイルのデータ整形や
画像処理と言語処理、最適化問題まで取り扱っている
個人的にはコード自体も非常にわかりやすいのと
説明...続きを読むがある程度細かく書いてくれているので、勉強になりました。
サンプルコードもあるので、行き詰まったら参照しながら、進めていくと良いと思います。
100本やってみましたが、開発環境によっては、Python以外のことも勉強になるので、オススメです。

幅広いデータ分析・活用を扱っている。実際にあるようなストーリー仕立てになって現場感を出している。
Pythonについての説明はないので学習スミの人向け。
３部の最適化問題はおもしろかった。

1章 ウェブからの注文数を分析する
　データの読み込み。ユニオン、ジョイン、検算、可視化についての説明。丁寧...続きを読むな説明。

2章 小売店のデータでデータ加工を行う
　名寄せ、表記ゆれなどのテクニックについて

3章 顧客の全体像を把握する
　データを統計値などで俯瞰する方法

4章 顧客の行動を予測する
　線形回帰モデル（教師ありモデル）で退会しそうなユーザーを予測する準備

5章 顧客の退会を予測する
　4章で準備したデータで決定木モデルで退会しそうなユーザーを予測する。

6章 物流の最適化ルートをコンサルティングする
　物流コストを最小にする輸送ルートを決定する。
　輸送ルートの可視化にNexworkxを使用、最適化にはpulpとortoolpyを使用

8章 数値シミュレーションで消費者の行動を予測する
　口コミを確率的シミュレーションで予測している。

9章 潜在顧客を把握するための画像認識
　店の前の映像を使って時間帯ごとの通行人の数（＝潜在顧客？）を自動的にカウントする。

10章 アンケート分析を行うための自然言語処理
　MeCabをつかって日本語処理をおこないアンケートの類似度などを抽出する

人間の知能の複雑さを解き明かすことで、人工知能の問題点を解説した好著だ．人間の行動は環境の無限定を本能的に取り込みことで達成されているという、当然のようで非常に奥深い相互作用を認識することで、いわゆるシンギュラリティ問題の浅さ、あるいは能天気さを浮き彫りにしている．弱い人工知能は人間の活動をサポート...続きを読むするだけでそれ以上の機能なないし、持つことは不可能であることを詳しい説明で明確にしている．The best way to predict the future is to invent it. は至言だ．

AIに対する悲観・楽観論の流れや、各時代のブームを経た現状の確認については特段強調する部分もあるわけではないように感じたが
人工知能における身体性の問題については、それが依拠する我々人間のメカニズムの難解さをより具体的に汲み取ることができる説明がなされていたように感じられ
AIの万能性を信奉する流れ...続きを読むとはやはりある程度距離が保たれるなと思った。

どこかで読んだり聞いたりしたような話ばかりですが、AIについて、地に足を付けて考えるための基礎知識を得るには、ちょうどいい本かと思います。

電車の中で読むのには適さない本です。
一つひとつ身に着けてから読み進めないと、途中から読むのがめんどくさくなってきます。

1～80までは数値解析が主。
81～90は画像と動画解析。
91～100は自然言語処理。

ロジスティクスのところは難解だったけど他はとりあえず内容は分かった。
多岐にわたっているので全てを完璧に理解するよりも必要になった時に読み返したい。

人工知能の歴史をライプニッツの計算機まで遡り、第一次人工知能ブーム、第二次人工知能ブームがブームで終わった理由を検証し、現在の第三次人工知能ブームの主役であるディープラーニングについて考察します。
脳科学や生物学からのアナロジーで人工知能がどこまで人間に近づけるのか、あるいは限界は何処にあるのか論じ...続きを読むます。最後にダマシオ（デカルトの誤りなどの著書を持つアメリカの神経・心理学者）まで引用しての論考が圧巻、ビジネスよりの人工知能本と一線を画した読みどころです。

前号に引き続き、「レトロゲームファクトリー」を読みました。これから一話完結のスタイルで進んで行くのでしょうか。今回は、各登場人物の背景的説明も徐々にされて来て、思いがけないコーギーの生い立ちも含まれていました。数日前には、レトロゲーム機の復刻の新聞記事もありましたので、40、50代である私達の世...続きを読む代の心のこと線に触れる小説になって行くのかもしれません。確かに一時期の日本のゲーム業界の隆盛を想起させます。あの頃の勢いは、なぜなくなってしまったのでしょう。あの頃はなぜ、あんなに勢いがあったのでしょう。そんな事を思い起こさせる内容となっています。

着眼点は良いし主張もたまに良いのだが、いまいち輪郭がクリアでない。生命知を活かすDXってどういうもの？