マンガでわかる機械学習

著者名：荒木雅弘【著】/渡まかな【作画】/ウェルテ【制作】

オーム社（2018/08発売）

• ISBN：9784274222443

内容説明

学ぶことの多い機械学習をマンガでさっと学習でき、何ができるかも理解できる!!
　本書は今後ますますの発展が予想される人工知能分野のひとつである機械学習について、機械学習の基礎知識から機械学習の中のひとつである深層学習の基礎知識をマンガで学ぶものです。
　市役所を舞台に展開し、回帰(イベントの実行）、識別１（検診）、評価（機械学習を学んだ結果の確認）、識別２（農産物のサイズ特定など）、教師なし学習（行政サービス）という流れで物語を楽しみながら、機械
学習を一通り学ぶことができます。

目次

序章　機械学習を教えてください！
○さやかの部屋1　さやかと女子高生あい
第1章　回帰ってどうやるの？
1.1　数字を予測する難しさ
1.2　説明変数から目的変数を求める
1.3　線形回帰関数を求める
1.4　正則化の効果
○さやかの部屋2　数学のおさらい1
第2章　識別ってどうやるの？
2.1　データを整える
2.2　データからクラスを予測する
2.3　ロジスティック識別
2.4　決定木による識別
○さやかの部屋3　数学のおさらい2
第3章　結果の評価
3.1　テストデータで評価しないと意味がない
3.2　学習データ・検証データ・評価データ
3.3　交差確認法
3.4　正解率・精度・再現率・F値
○さやかの部屋4　数学のおさらい3
第4章　ディープラーニング
4.1　ニューラルネットワーク
4.2　誤差逆伝播法による学習
4.3　深層学習に挑戦
　4.3.1　ディープニューラルネットワークの問題点
　4.3.2　多階層学習における工夫　その１　事前学習法
　4.3.3　多階層学習における工夫　その２　活性化関数
　4.3.4　多階層学習における工夫　その３　過学習の回避
　4.3.5　特化した構造を持つニューラルネットワーク
○さやかの部屋5　数学のおさらい4
第5章　アンサンブル学習
5.1　バギング
5.2　ランダムフォレスト
5.3　ブースティング
○さやかの部屋6　数学のおさらい5
第6章　教師なし学習
6.1　 クラスタリング
6.1.1　階層的クラスタリング
6.1.2　分割最適化クラスタリング
6.2　行列分解
○さやかの部屋7　数学のおさらい6
エピローグ
参考文献
索引

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。

[Hiroki Nishizumi]

なんとなく分かった。無論分からなかったところも多い。でも数学のように難しいものはまずはこの様な入門書から取り組むに限るな。

2018/12/14

[じゅんじゅん]

機械学習についての初心者向けの本。機械学習についての無知であった私も、なんとなく仕組みを理解することができた。ただ、細かい用語は自分で調べて腑に落ちるようにした方がより理解が進みそう。また、私は大学で経済数学に用いる線形代数と微積分を習っていたため、数式もある程度は理解できたが、学んだことがない人はそこを学んでから読まないと数式パートは厳しい。漫画のストーリーはシンプルだが、嫌味なキャラクターは誰もいない。そのため、内容は難しくても読み進めようという気持ちになれる。機械学習に興味がある人にはオススメ。

2018/10/26

[Yukimikan]

筆者のプログラミングの本が良かったので機械学習の本も読んでみた。漫画だけど中身がしっかりしていて、情報が整理出来てよかった 一部数式が難しく、読むだけになった箇所があった

2025/03/16

[の]

イメージはつかめる。

2021/01/22

[みたきな]

この本を読んだから機械学習ができるようになるってわけではないのだけど、機械学習ができるようになったらどんなことができるのかという状況設定がマンガだからすごくイメージしやすいところがいいところ。 理論に入る前に読むと混乱を少なくできると思う。 入門前の読み物って感じの位置づけと考えて読めば有益な本。

2020/10/14