出版社内容情報
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などに触れ、第2部ではPythonを用いた機械学習など、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。
目次
第１部 しくみと概要を学ぼう！（概要、歴史、なぜ注目されるのか？―機械学習を使いたい人のための入門講座；機械学習手法の中身を知る―機械学習の基礎知識；データの特性を理解する―ビジネスに導入する機械学習；複雑な識別問題への処方箋―深層学習最前線）
第２部 手を動かして学ぼう！（Ｒ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｊｕｌｉａ、Ｓｐａｒｋ ＭＬｌｉｂ…―機械学習ソフトウェアの概観；ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ、Ｎｕｍｐｙ、Ｓｃｉｐｙ、ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ―Ｐｙｔｈｏｎによる機械学習入門；基本的な理論・実装／運用・改善のノウハウ―推薦システム入門；Ｎｕｍｐｙ、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ、ｓｃｉｋｉｔ‐ｉｍａｇｅの応用―Ｐｙｔｈｏｎで画像認識にチャレンジ；オンライン機械学習入門―Ｊｕｂａｔｕｓによる異常検知）
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。
vinlandmbit
24
機械学習をプログラミングとセットで学ぶ上で入門に最適な一冊。書籍の特性上、記事を集めているので一貫した学びという点は劣るものの、記事集約だからこそ、様々な寄稿者の様々な観点を学べるのは良いと思います。2019/04/10
ショウジ
12
機械学習についての入門編の本です。入門編とはいっても読み物的なものではなくそれなりに突っ込んだ内容でした。今の自分にはまだ追いつかないところ多数あり。もっと勉強してから 読みます。2017/02/23
kannkyo
7
わかりにくい。出版が2015年。AIのトレンドの移り変わりが激しくもはや時代遅れ感もあり。2019/03/06
Taizo
6
機械学習導入したいんだけど何から始めたらいいわけ？っていうそこのあなたにオススメ（※個人的感想）。2015年と少し古い本なので、LightGBMやGAN、BERTと最近流行の手法が紹介されているわけではないのだが、だからこそ逆に「機械学習とは何か？」という普遍的な問いに答えてくれる。元エースのSVM選手が推されてるところがエモい。「ビジネスデータの特徴」の章は個人的に一押し。ほんとにこんな分布のデータばっかりなので笑。正規分布の場合は〜〜と理論から入っている人は読んでみて欲しい（自分への戒め含む）。2020/07/18
y061186
3
機械学習の基礎が記載されている。 最近AIが再度熱を帯びてきた頃から興味本位で読了。 正直、機械学習のソフトウエアの使用方法も記載されているが、本格的にやり始めようと考えている人でないと難しい内容そうである。 まずは、使用方法も様々な解説がある「R」を使ってみてビジネスに使用可能かを確認していこうと思う。2016/08/07
