ＫＳ物理専門書 これならわかる機械学習入門

著者名：富谷昭夫【著】

講談社（2021/07発売）

• ISBN：9784065225493

内容説明

【道具として使いこなす！】
膨大な観測データから普遍的な法則を抽出する手法とは？ 高校数学レベルから始まり、Python入門、TensorFlowによる実装、最新の論文まで踏み込む入門書。

【著者サポートページ】
https://github.com/akio-tomiya/intro_ml_in_physics

【目次】
第1章　データとサイエンス
1.1　物理学とデータサイエンス／1.2　最小2乗法とオーバーフィット／1.3　テイラー展開と振り子の等時性／コラム：武谷の三段階論
第2章　行列と線形変換
2.1　ベクトル、行列と線形変換／2.2　変換としての行列／2.3　行列に関する色々／コラム：計算量のオーダー
第3章　確率論と機械学習
3.1　確率の基礎事項／3.2　教師あり学習と教師なし学習、強化学習／3.3　確率変数と経験的確率、大数の法則／3.4　大数の弱法則の証明／3.5　カルバックライブラーダイバージェンス／3.6　尤度と赤池情報量基準、汎化／3.7　ロジスティック回帰
第4章　ニューラルネットワーク
4.1　ニューラルネットワークの概論／4.2　万能近似定理／コラム：新しい道具と新理論
第5章　トレーニングとデータ
5.1　ニューラルネットワークの入出力と学習／5.2　誤差関数と汎化、過学習／5.3　誤差関数の最適化・学習／コラム：次元の呪い
第6章　Python入門
6.1　Pythonによるプログラミング入門／6.2　Pythonと他言語の比較／6.3　NumPyとMatplotlib／6.4　Pythonでのクラス
第7章　TensorFlowによる実装
7.1　TensorFlow/Kerasとは／7.2　データやライブラリのロード／7.3　データの分割とニューラルネットワークの設計／7.4　学習／7.5　結果の評価／コラム：量子化という用語
第8章　最適化、正則化、深層化
8.1　最適化法の改良／8.2　過学習を防ぐ／8.3　多層化にむけて
第9章　畳み込みニューラルネットワーク
9.1　フィルター／9.2　畳み込みニューラルネット／コラム：知能と飛行機
第10章　イジング模型の統計力学
10.1　イジング模型／10.2　イジング模型のモンテカルロ法／10.3　熱浴法のPythonコードとデータの準備／コラム：統計力学と場の量子論
第11章　Nature Physicsの論文を再現しよう
11.1　論文について／11.2　データの前処理／11.3　実験

目次

■第1章　データとサイエンス■
1.1　物理学とデータサイエンス
1.2　最小2乗法とオーバーフィット
1.3　テイラー展開と振り子の等時性
コラム：武谷の三段階論
■第2章　行列と線形変換■
2.1　ベクトル、行列と線形変換
2.2　変換としての行列
2.3　行列に関する色々
コラム：計算量のオーダー
■第3章　確率論と機械学習■
3.1　確率の基礎事項
3.2　教師あり学習と教師なし学習、強化学習
3.3　確率変数と経験的確率、大数の法則
3.4　大数の弱法則の証明
3.5　カルバックライブラーダイバージェンス
3.6　尤度と赤池情報量基準、汎化
3.7　ロジスティック回帰
■第4章　ニューラルネットワーク■
4.1　ニューラルネットワークの概論
4.2　万能近似定理
コラム：新しい道具と新理論
■第5章　トレーニングとデータ■
5.1　ニューラルネットワークの入出力と学習
5.2　誤差関数と汎化、過学習
5.3　誤差関数の最適化・学習
コラム：次元の呪い
■第6章　Python入門■
6.1　Pythonによるプログラミング入門
6.2　Pythonと他言語の比較
6.3　NumPyとMatplotlib
6.4　Pythonでのクラス
■第7章　TensorFlowによる実装■
7.1　TensorFlow/Kerasとは
7.2　データやライブラリのロード
7.3　データの分割とニューラルネットワークの設計
7.4　学習
7.5　結果の評価
コラム：量子化という用語
■第8章　最適化、正則化、深層化■
8.1　最適化法の改良
8.2　過学習を防ぐ
8.3　多層化にむけて
■第9章　畳み込みニューラルネットワーク■
9.1　フィルター
9.2　畳み込みニューラルネット
コラム：知能と飛行機
■第10章　イジング模型の統計力学■
10.1　イジング模型
10.2　イジング模型のモンテカルロ法
10.3　熱浴法のPython コードとデータの準備
コラム：統計力学と場の量子論
■第11章　Nature Physicsの論文を再現しよう■
11.1　論文について
11.2　データの前処理
11.3　実験

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。

[天乃かぐち。]

議論の水準が高く満足度が高い一冊。機械学習の教科書として非常に分かりやすい教科書である。

2023/03/21

[天乃かぐち。]

大数の法則はいつ見ても不思議な法則にも見えます。数がもつ神秘性とでもいえるのでしょうか。

2025/03/11

[とりもり]

「これならわかる」とはちょっと言い難い。機械学習の概念的説明というよりも、あくまで物理学を通じて機械学習やニューラルネットワークについて学習する本なので、ベースとなる物理学の知識がない部分は理解できなかった。但し、内容自体は丁寧に記載されているので、順を追って読んでいけば、なんとかついていくことは可能。Pythonによる実装の部分も、細かな説明はないけどコード自体はシンプルなので、理解は容易。今年のノーベル物理学賞を機械学習の基礎理論が受賞したが、この本読んでそれもありかなと思えた。★★★☆☆

2024/10/26

[天乃かぐち。]

KLダイバージェンス等を読み返しました。

2025/04/29

[takao]

基本的　数式で解説

2024/10/11