椎名洋のレビュー一覧

  • データサイエンスのための数学
    「最適化手法入門」を読む前にこの本で数学をおさらいしておくとよい。

    P69 行列式
    P77 固有値・固有ベクトル
    P141 テイラー展開
    P161 偏微分
    P172 ラグランジュ未定乗数法・・・符号±を間違えている
  • 教養としてのデータサイエンス
    ビッグデータからAIの手法等の話から入り、統計学を用いたデータの扱いについて立ち戻って行き、そしてまた現在の新しい問題(セキュリティ、AIシステム間のネットワーク、等々)に触れていく。数式の展開よりはストーリーや、データサイエンス概観に重きを置いているので、本書でこの膨大な分野を俯瞰してから、各専門...続きを読む
  • 教養としてのデータサイエンス
    実用書。多様な専門用語を解説する事で、データやAI界隈がどこまで進んでいるか、どんな事を意識しているのかが良くわかる。統計的な基礎知識から、AI倫理などの留意事項まで幅広い。とりわけ今の私に有益だったのは、データ解析の手法や利活用について。実用可能性のヒントを得られた。

    例えば、標準的消費者の行動...続きを読む
  • 教養としてのデータサイエンス
    1回目ざっと読み完了。
    3回は読まないと、中身については理解が追いつかないので
    あと2回。
    概要が書かれているので、全体像をはあくするには良い本ではとおもうけれど
    比較できるものがないので、よくわかりません。
  • 教養としてのデータサイエンス
    デジタルって何?という基礎の基礎から説明している。教養のレベルにかなり差があってどの層向けかわからない。しかし、ITテクノロジーを始め統計知識、予測モデル、データリテラシー、表の表現方法まで幅広く紹介されている。全部読めば知らないことは結構多いのではと思う。
  • 教養としてのデータサイエンス
    統計学と情報学の基礎がわかる。

    【概要】
    ●社会におけるデータ・AI利活用
    ●データリテラシー
    ●データ・AI利活用における留意事項

    【感想】
    ●AIと統計学の基礎について書かれている。両者についてこれから勉強しようと思う人は、この本をサラッと読んでそれから専門書に入っていくというのもいいかもし...続きを読む
  • 教養としてのデータサイエンス
    タイトルの通り教養的なデータサイエンスの本。
    基礎的部分の拡充を目的に読書。

    メモ
    ・説明的データ分析、予測的データ分析、指示的データ分析
    ・転移学習。別で基礎モデルを作って、違うデータを元に少量データで使えるモデルを作ろうというもの。