ブルーバックス はじめての機械学習―中学数学でわかるＡＩのエッセンス

田口 善弘【著】

講談社（2021/07発売）

• サイズ 新書判／ページ数 224p／高さ 18cm
• 商品コード 9784065239605
• NDC分類 007.1
• Cコード C0250

出版社内容情報

飛躍的な進歩を遂げている機械学習を、難解な数式・プログラミングなしで解説する画期的入門書！
中学数学の知識だけでAIのエッセンスがわかる。

近年、著しい進歩を続ける機械学習。センター入試の英語の試験では機械学習を使うことで、200満点中185点をとることに成功し、将棋や囲碁ではもはや人間が太刀打ちできないレベルの能力を獲得。画像処理にいたっては、フェイク画像はもちろんのこと、オリジナルのキャラクターを造形できるところまで到達している。今後のビジネスや研究を続けていくうえでもはや無視できない存在になりつつある「機械学習」だが、言葉ばかりが先走りして、その本質を理解している人はごくわずかだ。「機械学習」とはいかなるものか、なぜ、近年飛躍的な進歩を遂げることができたのか。機械学習の専門家であり、科学出版賞を受賞した書き手として知られる田口善弘氏が、難解な数式やプログラミングをいっさい使うことなく、機械学習の本質を丁寧に解説する。

本書が取り扱う機械学習の手法
・ｋ近傍法
・主成分分析
・多次元尺度構成法
・線形回帰
・線形判別
・ロジスティック回帰
・マルコフ過程
・決定木
・ベイジアンネットワーク
・カーネルトリック
・ニューラルネットワーク
・深層学習（ディープラーニング）
・CNN
・モンテカルロツリーサーチ
・GAN
・BERT
・量子暗号
・量子アニーリング

内容説明

すべてはここから始まる画期的な入門書。大量のデータをもとに自動的に反復学習する「機械学習」。近年、飛躍的な進歩を遂げている最新理論の基本的な概念と代表的な手法を難解な数式を使わず、中学生でもわかる平易な記述で解説する。これから勉強を始める学生、機械学習について知りたいビジネスパーソン必読の一冊。

目次

第１章　埋め込む―夜空に星が瞬くごとく
第２章　足し上げる―塵も積もれば山となる
第３章　かけ合わせる―倍々ゲームのごとく
第４章　枝分かれする―右か左かそれが問題だ
第５章　次元をあげる―見えない次元を推定する
第６章　正しいって何？―予想が正解か、と、正解が予想できるか、は違う
第７章　深層学習―謎に包まれた高性能
第８章　量子計算機―人智を超えた神の機械

著者等紹介

田口善弘［タグチヨシヒロ］
１９６１年、東京都生まれ。中央大学理工学部教授。１９９５年に刊行した『砂時計の七不思議―粉粒体の動力学』（中公新書）で第１２回（１９９６年）講談社科学出版賞受賞。その後、機械学習などを応用したバイオインフォマティクスの研究を行い、最近はテンソル分解というもので変数選択する（！）という研究に嵌まっている（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[活字の旅遊人]

第一章「埋め込む」から難しいと思ったが、ここを耐え「足し上げる」「かけ合わせる」に至れば統計の基本を復習する感覚。確かに、それを機械がやっている、ということだよね。第六章「正しいって何？」まで は理解可能。第七章「深層学習」が本番なんだろうが、これは結局、よく分からないが上手くできました、ということでいいんだろうか？ 確かにそういうものは実に多い訳だが。全編通し、映画や小説を機械学習の具体的な例として使っていることが多く、基本が文系的な自分には馴染みやすかった。BERTをもう少し知りたいと思った。

2023/01/14

[塩崎ツトム]

数式もろもろを使わないで分かりやすくがコンセプトだけど、ちょっと自分にはまどろっこしくて、かえってよくわからなくなってしまった。ぼくが本書の対象読者とずれているせいなので本に罪はない。「深層学習」のところの、急にこいつが大流行りしてブレイクスルーしちゃったところの一研究者としての戸惑いの部分は面白く読ませてもらいました。

2023/11/20

[やす]

機械学習の考え方を数式をなるべく使わずに様々なたとえを用いて伝えようとする著者の涙ぐましい努力がひしひしと伝わってきた。ここまで数式を使わない本は読んだことがないので、機械学習の概説本が溢れている現状において貴重な一冊であるとは思う。しかし、数式を使わない分説明が回りくどいため、理系の人には全くおすすめできない。

2021/09/30

[Visor]

わかりやすいようで、やはり、数学の概念は手を動かさないとわからない。2、3回読むともっと理解が進むのかも

2022/01/26

[跼]

「中学数学で分かる」と副題にあるように、数学が登場しない機械学習入門。著者は生物情報学の研究者である。Bonanzaやカーネルトリック（高次元空間への埋込み）、ネオコグニトロン、モンテカルロ木探索（強化学習）やWaifuLabs、量子暗号・量子アニーリング（第８章）は興味深かった。著者によれば、深層学習は機械学習とはもはや別物の段階に達しているらしい。しかし、数学記号を用いないためにかえって説明が分かりにくくなっている。けだし数学が必要にも拘わらず数学記号を用いない書籍は、エッセイ風になりがちなのだろう。

2024/01/23