- 講談社 (2021年4月23日発売)
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Amazon.co.jp ・本 (522ページ) / ISBN・EAN: 9784062192231
作品紹介・あらすじ
世界有数の研究者による“機械学習の説明書“。2015年アメリカでの発売当初から研究者の間で話題となった力作が、『パターン認識と機械学習』などの翻訳を手がけた神嶌敏弘博士の訳で満を持して刊行。一般向けのきめ細やかな訳注も加えた。
囲碁AI、AmazonやNetflixのお薦め機能、iPhoneのSiri。私たちの生活に溶け込んでいる機械学習とは何か？ 観測衛星、DNAシーケンサ、量子加速器などのデータから、機械学習は自然界の謎をすべて解き明かすのか？ 蓄えられた莫大なデータはアメリカ大統領選から企業のサービスまで影響を与え、陸・海・空を機械学習で自動操縦される無人車両が飛び交う。機械学習によって、世界はどう変わるのか？
アルゴリズムの歴史を解説するとともに、世界を再構築する究極の「マスターアルゴリズム」の存在を探究。
マスターアルゴリズムが存在する根拠を、神経科学、進化生物学、物理学、統計学、および計算機科学の観点から軽妙かつ縦横に展開する。知的好奇心が沸き立つ1冊。六七質のイラストが世界観を表現。
ペドロ・ドミンゴス（著者）
ワシントン大学ポール・アレン コンピュータサイエンス＆エンジニアリング学部教授。AAAS（アメリカ科学振興協会）およびAAAI（人工知能振興学会）フェロー。1992年リスボン工科大学Instituto SuperiorTecnico修士課程修了（電子工学・コンピュータサイエンス）。1997年カリフォルニア大学アーバイン校にて博士取得（情報・コンピュータサイエンス）。マルコフ論理ネット、影響最大化問題、データストリーム、敵対的学習、sum-productネットなど顕著な業績が知られている、世界有数の機械学習研究者である。KDD2003、SRL2009ではプログラム委員長を務める。IMLS（国際機械学習学会）の発起人。”Machine Learning ”誌編集委員。SIGKDD Innovation Award、IJCAI John McCarthy Awardを筆頭に受賞多数。
神嶌敏弘（訳者）
1994年京都大学大学院工学研究科修士課程修了（情報工学専攻）。1994年電子技術総合研究所入所。2001年京都大学にて博士取得（情報学）。現在は産業技術総合研究所にて、機械学習やデータマイニングの手法、特に公平性配慮型データマイニングと推薦システムや個人化技術などについて研究。
携わった書籍に、人工知能学会監修『深層学習』（編／近代科学社）、トレバー・ヘイスティ他『統計的学習の基礎』（共監訳／共立出版）、C.M.ビショップ『パターン認識と機械学習』（共訳／丸善出版）などがある。
2019年人工知能学会 AI ELSI賞 Perspective部門受賞。
AIがまとめたこの本の要点
プレミアム
この本を表す言葉
みんなの感想まとめ
機械学習の多様なアプローチを網羅的に紹介し、究極の「マスターアルゴリズム」の概念を探求する内容が特徴です。著者は、機械学習の各流派をブレンドして全能のアルゴリズムを作り出そうと試みており、その過程でさ...
感想・レビュー・書評
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１ヶ月ほどかけて、ようやく読了しました。機械学習で使われる５つの手法と、それを統合するマスターアルゴリズムについて解説しています。初心者にも理解できるように、さまざまな例を交えて解説していますが、逆にそれが読みにくさに繋がっているのが残念。専門用語も多いので、ある程度この分野の知識がないと、内容の理解は困難だと思いました。
とはいえ、専門知識がある人がこの本を読むと、回りくどさにイラつくだけな気がします。
結果的に、初心者にも専門家にもおすすめできない一冊でした。(^^;
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機械学習の諸アプローチの紹介とこれら諸手法を統合した究極のアルゴリズムを作る構想に関する楽観論。
時期的に深層学習についてはほとんど追えてない。
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佐賀大学附属図書館OPACはこちら↓
https://opac.lib.saga-u.ac.jp/opc/recordID/catalog.bib/BC06950791?caller=xc-search
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系・院推薦図書 3系（情報・知能工学系）
【配架場所】 図・３F開架
【請求記号】 007.13||DO
【OPACへのリンク】
https://opac.lib.tut.ac.jp/opac/volume/453612
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ものすごくターゲティングが曖昧な本で、詳しく(もしくは、ある程度)知っている人には特に面白みのない自慰的文章であり、全く知らない人が外観を知るために読むには大雑把に過ぎて、自慰というほかない。
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機械学習の各分野について網羅的かつ一般向けに書かれた唯一と言って良い書籍。
機械学習に関わる各流派の考えやアプローチを一通り説明したのちに、それらを組み合わせた究極の機械学習であるマスターアルゴリズムを考えていこう、というのがこの本の流れ。
解説ではほとんど数式は使われていないが、ある程度中身がわかってる人でないと内容をすんなり理解するのは難しいという印象を受けた。
読んでいくうちに各種分野の参考書を読みたくなる気持ちにさせてくれる。
マスターアルゴリズム本体の方は個人的にあまり興味がわかなかったためあまり深く読めなかった。
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Twitterで最初知った時は
食わせものかと思ったけど大きく違った本物だ
「究極の機械学習」を明かしてくれると期待したら違うけど
看板に偽り無しではない
究極の機械学習という旗印を掲げて著者と旅をするうちに現状の機械学習とその周辺領域の観光名所が明らかになる
読んだから機械学習が得意になるとかじゃないけれどこういう頭のシャフルかつ整理につながる本は希少
素晴らしい
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