やさしく学ぶ機械学習を理解するための数学のきほん―アヤノ&ミオと一緒に学ぶ機械学習の理論と数学、実装まで

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やさしく学ぶ機械学習を理解するための数学のきほん―アヤノ&ミオと一緒に学ぶ機械学習の理論と数学、実装まで

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  • サイズ A5判/ページ数 255p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784839963521
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3055

出版社内容情報

数学がニガテでも大丈夫! 機械学習をやさしく学ぼう

「機械学習に興味があるけど、どの資料を見ても数式が出てきて、分からない・・・」 本書は、そんな方にぴったりの本です。

機械学習を勉強中のプログラマ「アヤノ」と、友達の「ミオ」の会話を通じて、楽しく学んでいきます。本書では、

・そもそも機械学習がどうして注目を集めているのか?
・機械学習でできることにはどんなことがあるのか?
・どんな時に、回帰や分類、クラスタリングをすると有効なのか?

といった基本的なところから、

・ある問題に対して、どのように解決方法を考えればいいのか
・その解決方法を数式にするとどんな形になるのか
・実際にプログラムの形にするとどうなるのか

まで、丁寧に、じっくりと説明していきます。

とくに、数式については、高校で習った数学を忘れている方でも分かるように、つまづきやすいところや理解しにくいところを重点的に解説します。

※プログラムはPython 3で実装します


Chapter1 ふたりの旅の始まり
Chapter2 回帰について学ぼう ~広告費からクリック数を予測する
Chapter3 分類について学ぼう ~画像サイズに基づいて分類する
Chapter4 評価してみよう ~作ったモデルを評価する
Chapter5 実装してみよう ~Pythonでプログラミングする

内容説明

機械学習にこれから取り組んでみたいエンジニア。機械学習に興味があるけれど数式がなかなか理解できない方。プログラムを書いて動かすところまでやってみたい方。会話形式だからすいすい読める、エンジニアのための入門書。

目次

1 ふたりの旅の始まり(機械学習への興味;機械学習の重要性 ほか)
2 回帰について学ぼう―広告費からクリック数を予測する(問題設定;モデル定義 ほか)
3 分類について学ぼう―画像サイズに基づいて分類する(問題設定;内積 ほか)
4 評価してみよう―作ったモデルを評価する(モデル評価;交差検証 ほか)
5 実装してみよう―Pythonでプログラミングする(Pythonで実装してみよう;回帰 ほか)

著者等紹介

立石賢吾[タテイシケンゴ]
LINE Fukuoka株式会社データエンジニア。佐賀大学卒業後に佐賀県内のシステム開発会社に入社、その後福岡の開発会社を経て、2014年にLINE Fukuoka株式会社へ入社。WebサービスやAndroidアプリケーションの開発をこなしながら、レコメンドやテキスト分類など機械学習を使った開発経験を積んだ後、LINE Fukuokaにてデータ分析および機械学習を専門とする組織の立ち上げと同時に異動、以後現職に従事(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)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

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。

まろにしも

13
機械学習のアルゴリズムを数式で分かり易く解説。実際にPythonでプログラミングを書きながら、マトリックスのshapeをイメージしながら読み進めた。①予測⇒線形回帰式⇒誤差二乗和の最小化によりパラメータ導出と②分類⇒シグモイド関数(確率)⇒対数尤度最大化によりパラメータ算出。 この名流れをPythonで体感できた。ワクワクとモヤモヤを繰り返しながら。次は『ディープラーニングの数学(赤石雅典氏)』に進みます!2019/10/12

Yuichiro Komiya

13
機械学習の概念を、対話形式で説明してくれていて分かりやすい。python初めて触ったけど、シンプルですごく使いやすいのに驚いた。2018/05/06

nbhd

12
そもそも、僕が人工知能について学ぶようになったのは、データサイエンスで使われている機械学習のアルゴリズムが実際どういうことをしているのかを知りたかったからだったんだけど、軽い実装で済んでいたロジスティック回帰の数学がこんなにも難解だったとは、あー困った。やっぱり手を動かさないと定着は難しそうだなぁ。2024/01/15

エリナ松岡

12
かなり苦戦しましたが、お薦めできる良書です。おかげさまで機械学習の第一関門突破できたんではないでしょうか?まだまだなのかな??前半が数学で後半がPythonによるプログラミングなので、大変に思うかもしれませんが、プログラミングは前半で学習したことの復習というスタンスで、これのおかげで理解が深まるようになっています。数学パートのおぞましさに比べればプログラミングパートなぞはカワイイもんですが、ちょいちょい小さなトラップ程度はあり、そこは都度マメにググりました。2018/04/19

しき

9
ベクトル、行列などの複雑な数式がでてくるが、わかりやすい図と導出があるのですんなり理解できた。「ベクトルは数を並べたもの」「ベクトルの内積は類似度を表す」ってのは知らなかった。もっと早く知っておけばよかったなぁ。2018/10/31

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