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データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 (Software Design plus) 大型本 – 2015/9/10

比戸 将平 (著), 馬場 雪乃 (著), 里 洋平 (著),
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商品の説明

内容紹介

ビッグデータ分析をきっかけとして「機械学習」に注目が集まり、ビジネス利用への検討がはじまっています。しかし、実際に「機械学習」を理解しているエンジニアや分析担当者は少なく、うまく活用できていないのが現実です。「機械学習」を利用するにはアルゴリズムの理解、プログラミング技術、ビジネスへの理解など幅広い知識が必要になってきます。そこで本書では、第1部で機械学習のアルゴリズムやビジネスへの応用方法、流行の深層学習などに触れ、第2部ではPythonを用いた機械学習、画像認識、推薦エンジンなど、サンプルコードをもとに手を動かして試すことができます。機械学習分野で先頭を走る著者陣が、面白く、わかりやすい解説でお届けします。

登録情報

  • 大型本: 192ページ
  • 出版社: 技術評論社 (2015/9/10)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4774176311
  • ISBN-13: 978-4774176314
  • 発売日： 2015/9/10
  • 商品パッケージの寸法: 25.6 x 18 x 1.6 cm
  • おすすめ度： 5つ星のうち 3.8 6件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 4,389位 (本の売れ筋ランキングを見る)

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トップカスタマーレビュー

5つ星のうち 4.0機械学習の仕組みの基本と実践
投稿者 Edgeworth-Kuiper Belt 殿堂入りレビュアートップ10レビュアー 投稿日 2016/3/27
形式: 大型本 Amazonで購入
機械学習についての基本を解説したものである。複数の執筆者が役割分担して書いたものを一冊にまとめてある。大きくは、「第１部 しくみと概要を学ぼう」「第２部 手を動かして学ぼう」の２つのパートに分かれている。

第1部は、データの集合を与えてそこから法則性を学ばせるために、生データからベクトルへの変換→機械学習アルゴリズムへの適用というステップを踏むこと、第3次Aiブームに至るまでの簡単な歴史、「教師あり学習」と「教師なし学習」の違い、クラスタリング、分類モデルと回帰モデル、といった解説が行われている。

第2部では、多層パーセプトロン、複数のフレームワーク（Caffe, Torch7, Theano/Pylearn2, Chainer）、勾配法や誤差逆伝搬法、モーメンタム法やAdamなどの最適化手法、過学習と正則化とDropout、代表的な機械学習のソフトウェア（R, Python, Julia, Apache Mahout, Spark Mlib）、予測モデルの構築例、scikit-learnを用いた線形回帰や路地スティック回帰やSVMやKMeans、推薦システムの例、画像認識の例、異常検知の例が載っている。

複数の人が手分けして書いているので統一感という点ではもうひとつのところはあるが、網羅性はある。勉強になった。尚、...続きを読む ›
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5つ星のうち 5.0これから機械学習を学ぼうとする人にとって非常に有益な本だと思います
投稿者 Amazon カスタマー 投稿日 2015/10/12
形式: 大型本 Amazonで購入
第１部では、人工知能の歴史から始まり、なぜ今機械学習が注目されているのか説明した後、機械学習のアルゴリズムの外観、具体的に機械学習をビジネスに適用するサンプルの実装と続きます。私はそもそも機械学習が自分にどんな利益をもたらし得るのかわからずに本書を手に取りましたが、そういった人間にとって自分の日常業務のどこに機械学習を適用できるのか、具体的なイメージをつかめる内容となっています。

後半の第２部では、RやPythonなど機械学習をとりまくプログラミング環境について外観した後、実際にPythonとscikit-learnを用いて推薦システムを実装したり、画像認識を実践します。機械学習は広大な分野なので、これらサンプルを実装してみただけでは当然実際に自分の興味範囲に応用することは不可能ですが、では自分にどんな知識が足りないのか、それら知識を会得できたらどんなことができるようになるのか具体的なイメージをつかめるようになっています。若干不満点を言えば、推薦システムの章に関しては(サンプルコードこそあれど)抽象的な推薦システムの紹介にとどまっていて、(他の章と比較して)具体的なイメージを掴みづらいと感じました。

私は数学の知識は高校生レベルで止まっているプログラマで、本書を読むまでそもそも機械学習が自分にとってどんな利益をもたらし得るのかわかっていない状態でした。自分のような状態の人が機械学習の意味を理解して、次のステップに進むには本書は適切な書籍かと思います。
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5つ星のうち 3.0良く言えばちょうどいい。悪く言えば中途半端。
投稿者 hiko 投稿日 2015/12/15
形式: 大型本
機械学習には触れたことがなく、手始めにこの本を買いました。

実装方法の紹介もされており、自身で機械学習を動かすことができます。
ただし、機械学習の手法が網羅されいるわけではなく、アルゴリズムそのものの解説も少ないため、個人的には物足りなく感じました。
この本の導入に書いてあるとおり、機械学習を噛み砕いた新書から専門書へステップアップするためにはいいかもしれません。
逆にいえば、浅すぎず深すぎず、どっちつかずとも言えます。
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