【感想・ネタバレ】本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 統計モデル、深層学習、強化学習等 用途・特徴から原理まで一気通貫！のレビュー

杉山聡

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そのモデル、本質を理解して使っていますか？
本当にデータの全てを活用しきれていますか？
回帰分析、ResNet、方策勾配法、因子分析・主成分分析、階層ベイズモデリング、正準相関分析、カーネル回帰分析・・・実戦で頻出するデータ形式への対応に必須の分析モデル群を完全網羅！
【強化学習はいつ使うべきなのか？】
【なぜ、勾配決定木や畳み込みは強いのか？】
【結局、ベイスの定理は何に使えるのか？】
すべての疑問が間違いなく解消されます！

[ブクログ · ★★★★★]

とても良かった。

データ分析の手法について網羅的に書かれている。この手の本だと数式を過度に避けてかえって理解できないことが多いのだけど、必要にして十分な数理の解説もある。著者はYoutubeのチャンネルも持っているようで、書き足りないところについてはYoutubeも参照できる。

強化学習やベイズなど、十分に理解しきれない部分もあったが、そういったことも含めて今後も何度か読み直す本になりそう。

[ブクログ · ★★★★☆]

　様々なデータ分析を実施するにあたり、（主に機械学習の）モデルに関して包括的な知識を得たく本書を手に取りました。
　本書では様々なモデルが取り扱われています。元データあるいはインプットのデータ構造を説明し、分析や学習のアルゴリズムの特徴的な部分が説明されている形式です。この説明が絶妙な粒度で、専門的な記載を避けた啓蒙書の説明レベルと、本格的な（その分野の）教科書の間くらいの難易度です。そのため一定の事前知識（要は数学）を持つ読者にとっては、膨大な量の分析モデルの処理のコアの部分をたった1冊で知ることができる効率的な書籍であると感じました。
　一方上記の特徴は短所でもあると感じます。正直なところ、さすがにそれだけの説明で中身はわからないのではないかと感じるアルゴリズムも多いです。特に強化学習の章では様々な文字がいっぱい出てくるわりに説明があっさりしており、数式をいっぱい出している効果が限定的であるように感じました。

[ブクログ · ★★★★☆]

いささか詰め込み過ぎの感は否めないけれどソシムさんの
カラー本シリーズ？は分かりやすくて非常に良い