【感想・ネタバレ】Kaggle Grandmasterに学ぶ 機械学習 実践アプローチのレビュー

Abhishek Thakur / 石原祥太郎

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Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem" の翻訳書です。テーブルデータだけでなく、画像や自然言語に関しての機械学習のアプローチの基礎が丁寧に翻訳されているので、機械学習を一から学びたい人、学びなおした人にオススメの一冊です

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原著(英語)の待望の日本語訳書。

前書きにある「コードを書かねば、何も学べない」とは、まさに自身で実装してこそ何が行なわれているか理解できる。
私自身、詳細なロジックをよく調べずにライブラリを使ってしまうことがあるため、
問題に対して適切なアプローチをするためにも強く意識する必要がある。

内容としては、基礎的であるが重要な事項・考え方に触れられており、自身の忘却によるブレを防止するためにも定期的に再読したい。
テーブルデータのみでなく、画像処理及び自然言語処理にも触れられており、活用範囲は広い。
また、コード1行ごとにコメントが付与されており、コードの意図が分かるため、理解しやすい。

著者及び翻訳者の方にも頭が下がる思いである。