自分では使わなくても、他人が使っているときに「何それ?」を知るにはもってこいの本です。
XG-BoostやUMAP、DBSCANなどが取り上げられているものは他にはなく、最新手法を先行する他の手法と対比して俯瞰できるのが良いです。ただ詳しくないので、この本があっても実装には至りません。でも、それはこの本の目的ではありません。裏表紙に「実装への”扉”を開くための知識を網羅」と書いてあり言い当てています。
それと、さすがに最近Kaggleで連勝しているLight-GBMが入っていませんが、原著の出版が2019年年初だから仕方ないでしょう。
なお、正則化回帰(スパースモデリング)は手薄です。モデリングより分類器に軸足を置いた本です。
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機械学習 100+ページ エッセンス impress top gearシリーズ Kindle版
Andriy Burkov (著) 著者の作品一覧、著者略歴や口コミなどをご覧いただけます この著者の 検索結果 を表示 |
AIエキスパートの知見から得る、新たな視点!
理論と現場を橋渡しする、機械学習の実践的エッセンス。
数式をどう読み解くか。
各手法がどこまで活用できるか。
問題をどう乗り越えるか。
米国で大ブレークの機械学習本を翻訳
機械学習アルゴリズムにおける考え方や数式を示し、
アルゴリズムの特徴、利用条件、長所/短所、活用範囲などを解説。
一気に読める量でありながらも、主要な手法を網羅。
著者は、人工知能分野で博士号を取得、その後は企業で実装を続けています。
本書では、そうして積み重ねた知見を展開。
現実問題に取り組むための知識が得られる貴重な一冊です。
数学や統計学、プログラミングについてあまり高度な知識や経験を求めていませんが
取り上げている手法に時間を費して学べる人なら、かなり読み進められるはずです。
機械学習を学ぶ機会を探している初学者にも、
すでに実務に携わっていてより知識を広げたい熟練者にも適しています。
この分野でPh.D論文の研究をこれから始めようという人にはきっと本書が必要で、
研究が進むにつれて有用な参考書となるでしょう。
◎本書は『The Hundred-Page Machine Learning Book』の翻訳書です。
数学など一定の知識が前提となっています。
※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
購入前にお使いの端末で無料サンプルをお試しください。
理論と現場を橋渡しする、機械学習の実践的エッセンス。
数式をどう読み解くか。
各手法がどこまで活用できるか。
問題をどう乗り越えるか。
米国で大ブレークの機械学習本を翻訳
機械学習アルゴリズムにおける考え方や数式を示し、
アルゴリズムの特徴、利用条件、長所/短所、活用範囲などを解説。
一気に読める量でありながらも、主要な手法を網羅。
著者は、人工知能分野で博士号を取得、その後は企業で実装を続けています。
本書では、そうして積み重ねた知見を展開。
現実問題に取り組むための知識が得られる貴重な一冊です。
数学や統計学、プログラミングについてあまり高度な知識や経験を求めていませんが
取り上げている手法に時間を費して学べる人なら、かなり読み進められるはずです。
機械学習を学ぶ機会を探している初学者にも、
すでに実務に携わっていてより知識を広げたい熟練者にも適しています。
この分野でPh.D論文の研究をこれから始めようという人にはきっと本書が必要で、
研究が進むにつれて有用な参考書となるでしょう。
◎本書は『The Hundred-Page Machine Learning Book』の翻訳書です。
数学など一定の知識が前提となっています。
※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
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- 言語日本語
- 出版社インプレス
- 発売日2019/12/20
- ファイルサイズ62267 KB
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商品の説明
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
ブルコフ,アンドリー
カナダのラヴァル大学にて人工知能分野で博士号を取得。2015年より、IT調査会社ガートナーで機械学習開発チームのリーダーを務める。専門は自然言語処理。所属するチームは、シャローラーニングとディープラーニングの両方の技術を利用して、最先端の多言語テキスト抽出および正規化システムの構築に取り組んでいる
清水/美樹
プログラミングをメインテーマとするフリーライター。東北大学大学院修了後、同学助手を5年間務める。大学での専門は鉱物処理、コロイド工学だったが、プログラミングの楽しさに魅せられて現在に至る(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) --このテキストは、tankobon_softcover版に関連付けられています。
カナダのラヴァル大学にて人工知能分野で博士号を取得。2015年より、IT調査会社ガートナーで機械学習開発チームのリーダーを務める。専門は自然言語処理。所属するチームは、シャローラーニングとディープラーニングの両方の技術を利用して、最先端の多言語テキスト抽出および正規化システムの構築に取り組んでいる
清水/美樹
プログラミングをメインテーマとするフリーライター。東北大学大学院修了後、同学助手を5年間務める。大学での専門は鉱物処理、コロイド工学だったが、プログラミングの楽しさに魅せられて現在に至る(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) --このテキストは、tankobon_softcover版に関連付けられています。
内容(「BOOK」データベースより)
本書では、さまざまな機械学習アルゴリズムにおける考え方や数式を示しつつ、アルゴリズムの利用条件や長所/短所、活用範囲などを解説しています。著者は、人工知能分野で博士号を取得したあと、機械学習を現場で実践してきており、その中で獲得してきた知見が本書で展開されています。産業分野でも学術分野でも機械学習が幅広く活用されつつある中で、現実問題に取り組むための貴重な一冊となっています。 --このテキストは、tankobon_softcover版に関連付けられています。
著者について
◎Andriy Burkov(アンドリー・ブルコフ)
カナダのラヴァル大学にて人工知能分野で博士号を取得。
2015年より、IT調査会社ガートナーで機械学習開発チームの
リーダーを務める。著者の専門は自然言語処理。
所属するチームは、シャローラーニングとディープラーニングの
両方の技術を利用して、最先端の多言語テキスト抽出および
正規化システムの構築に取り組んでいる。
--このテキストは、tankobon_softcover版に関連付けられています。
カナダのラヴァル大学にて人工知能分野で博士号を取得。
2015年より、IT調査会社ガートナーで機械学習開発チームの
リーダーを務める。著者の専門は自然言語処理。
所属するチームは、シャローラーニングとディープラーニングの
両方の技術を利用して、最先端の多言語テキスト抽出および
正規化システムの構築に取り組んでいる。
--このテキストは、tankobon_softcover版に関連付けられています。
登録情報
- ASIN : B082X27NSW
- 出版社 : インプレス (2019/12/20)
- 発売日 : 2019/12/20
- 言語 : 日本語
- ファイルサイズ : 62267 KB
- Text-to-Speech(テキスト読み上げ機能) : 有効になっていません。
- X-Ray : 有効にされていません
- Word Wise : 有効にされていません
- 本の長さ : 192ページ
- Amazon 売れ筋ランキング: - 46,995位Kindleストア (の売れ筋ランキングを見るKindleストア)
- - 1,931位コンピュータ・IT (Kindleストア)
- - 2,162位工学 (Kindleストア)
- - 3,636位コンピュータ・IT (本)
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トップレビュー
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2021年3月6日に日本でレビュー済み
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1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
2020年1月18日に日本でレビュー済み
40代、職業はプログラマーです。
ここ何年かは、統計学やらなにやらの勉強をしています。
本書は、機械学習のいくつかの手法とその仕組みを、
具体的な数式を追いながら解説していくという本です。
ただし、ソースコードはほとんどありません。
逆に、他の多くの機械学習の入門書は、機械学習のさまざまな手法を、
たいした説明もしないまま、次々と紹介して、
とりあえず、Pythonのscikit-learnのようなライブラリを使った
ソースコードのサンプルを動かしてみるといったことが多いです。
本書は、多くの機械学習の入門書には欠けている、機械学習の仕組みについての
説明があるので、他の本と補完し合えるのは良いと思います。
原著のレビューが良いので、期待していたのですが、
多くの手法の説明を詰め込んでおり、駆け足なので、
自分は、あまり得るものはなかったです。
自分のレベルがあがって、もっとわかるようになってから読めば、
「コンパクトでいい本!」と感じるようになるのだろうか。
ページ数の少なさが本書の売りのようですので、
機械学習の仕組みについて、限られた時間で、
学び得る限りのことを学びたいといったかたには良いかもしれません。
まだこの分野を学び始めたばかりで、入門書を1,2冊読んだだけ
というようなかたにも良いと思います
追記
本の中にはソースコードがほぼ書かれていませんが、
著者のgithubのページには、本書に対応するソースコードがあるようです。
参考
機械学習の仕組みも書いてあるような、比較的近い内容の本としては、
Pythonで学ぶ統計的機械学習
金森 敬文
[第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践
Sebastian Raschka
ゼロからはじめるデータサイエンス ―Pythonで学ぶ基本と実践
Joel Grus
あたりなんだろうか。
ここ何年かは、統計学やらなにやらの勉強をしています。
本書は、機械学習のいくつかの手法とその仕組みを、
具体的な数式を追いながら解説していくという本です。
ただし、ソースコードはほとんどありません。
逆に、他の多くの機械学習の入門書は、機械学習のさまざまな手法を、
たいした説明もしないまま、次々と紹介して、
とりあえず、Pythonのscikit-learnのようなライブラリを使った
ソースコードのサンプルを動かしてみるといったことが多いです。
本書は、多くの機械学習の入門書には欠けている、機械学習の仕組みについての
説明があるので、他の本と補完し合えるのは良いと思います。
原著のレビューが良いので、期待していたのですが、
多くの手法の説明を詰め込んでおり、駆け足なので、
自分は、あまり得るものはなかったです。
自分のレベルがあがって、もっとわかるようになってから読めば、
「コンパクトでいい本!」と感じるようになるのだろうか。
ページ数の少なさが本書の売りのようですので、
機械学習の仕組みについて、限られた時間で、
学び得る限りのことを学びたいといったかたには良いかもしれません。
まだこの分野を学び始めたばかりで、入門書を1,2冊読んだだけ
というようなかたにも良いと思います
追記
本の中にはソースコードがほぼ書かれていませんが、
著者のgithubのページには、本書に対応するソースコードがあるようです。
参考
機械学習の仕組みも書いてあるような、比較的近い内容の本としては、
Pythonで学ぶ統計的機械学習
金森 敬文
[第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践
Sebastian Raschka
ゼロからはじめるデータサイエンス ―Pythonで学ぶ基本と実践
Joel Grus
あたりなんだろうか。
2020年4月4日に日本でレビュー済み
基本的な用語から、関数がどうしてそうなっているのかの背景まで、読みやすくまとめられています。
コードをどんどん書かせる系の本も重要なのですが、このように「読み物」としてまとまっていると、学習に対するモチベーションが上がります。
2〜3冊程度、コードを書く系の本を読んだら手を出してみると丁度いいと思います。
コードをどんどん書かせる系の本も重要なのですが、このように「読み物」としてまとまっていると、学習に対するモチベーションが上がります。
2〜3冊程度、コードを書く系の本を読んだら手を出してみると丁度いいと思います。