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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  • マイナビ出版
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感想 : 15
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  • Amazon.co.jp ・本 (256ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784839963521

作品紹介・あらすじ

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

感想・レビュー・書評

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  • サクサク読める
    これから読む本格的な本への抵抗が減った気がする

  • 表紙やイラストとは裏腹に結構レベルが高い、、一通り基礎知識がないと歯が立たないと感じた、、

  • 会話形式で高校数学を思い出しながら統計学で使う数学を学ぶ。
    いきなり分類と回帰をトップスピードで解説。
    それだけに内容が濃い。
    目的がなかなか見えない点が難しい(初心者にありがちなそれで何が?となりやすい)が、
    本質真正面なので、これができればつまりそういうこととなりそう。
    理解を促したつくりだが暗記や学習時間の確保が必要。
    最後のpythonはおまけ程度に。

    2023年によみなおし。機械学習の入り方だが、それなりに知識がないとわからない単語が一気にくるなと感じる。
    統計の勉強をやってから見直せば単語が頭に入っているのでまだ読み進められる。
    会話形式の二人のレベルがそもそも高いので共感しにくい。

  • ■書名

    書名: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~
    著者:立石 賢吾 (著)

    ■感想

    結論としては「初心者には難しく中級者には理解可能な初心者向けの本」です。

    機械学習の数学について、対話形式でガンガン進んでいく。
    これ、正直難しいよ。
    対話形式なので、読者が分かってなくても、登場人物は分かっている
    という読者置いてけぼりという状態になりやすい。

    まあ、自分がこういう数学ダメなせいであり、多少ここら辺を理解して
    いる人には問題ない難易度なのかもしれない。けれど、そうするとそもそも
    この本は誰向けだ?という話になる。

    ということで、本作は「初心者には難しく中級者には理解可能な初心者向けの本」
    ということになりそう。

    まあ、個人的な感想です。

  • 機械学習の仕組みを理解するにはちょうど良かった。最後にpythonのサンプルコードがあるのも、実際に試せるのでありがたい。

  • 前半でふんわりと理解したあとに、後半で写経しながら勉強できるのが良かった。

  • 機械学習のために必要な数学の知識を補間する用で購入した中の一冊
    Chapter4までは基本数学だが、機械学習に必要な部分のみ抽出して書いてくれている
    だが、詳細部分の言及は少ないと感じた
    Chapter6に補足があるので、初学者は行き来しながら読み進めると良い
    Chapter5はPytyonの実装がメイン
    個人的にはもう少し数学にフォーカスしてくれても良かったと感じた
    (自分が購入すべきではなかったのかもしれないが)

  • 自分の知識の無さを実感できた本でした。。
    内容的には機械学習のベースとなる数学的な知識とそれをPythonで実行する時の話が書いてあり、話の構成的には分かりやすかったと思います。

  • ディープラーニングの基礎となる数式を平たく教えてくれる。会話形式で話が進んでいくのと、主人公が数式が苦手である前提なので共感しつつ進めることができる。これによって機械学習ができるようになるわけではないが、難しい本を読み解く前に、この本を読んでおくと気持ちの準備ができるかもしれない。

  • 請求記号 007.1/Ta 94

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