内容説明
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そのモデル、本質を理解して使っていますか？
本当にデータの全てを活用しきれていますか？
回帰分析、ResNet、方策勾配法、因子分析・主成分分析、階層ベイズモデリング、正準相関分析、カーネル回帰分析・・・実戦で頻出するデータ形式への対応に必須の分析モデル群を完全網羅！
【強化学習はいつ使うべきなのか？】
【なぜ、勾配決定木や畳み込みは強いのか？】
【結局、ベイスの定理は何に使えるのか？】
すべての疑問が間違いなく解消されます！
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。
nbhd
18
さいきん、ぼくが頻繁に見ている生成人工知能系Vtuberの、中の人が書いている本。とにかく中身が濃ゆくて、もはやデータサイエンスの分析モデルといった領域を超えて、TransformerやGPTまで昨今の人工知能モデルを網羅的に総ざらいする内容になっている。…読後感、もう、おなかいっぱいだぁぁ。全章とおして、「ディープラーニングとは、すなわち関数である」という思想が底にあって、本が擦り切れるほど読むべし的な本だと思った。2024/01/19
ぶう
17
バーチャルデータサイエンティスト、アイシア＝ソリッドの中の人こと杉山博士の著書。データサイエンスの領域で利用される分析モデルについて用途、特徴、その原理まで幅広く解説がなされている。全体的に浅く広くの構成となっており、本書を取っ掛かりとして学びたい項目については専門書を用いて更にさらに深く学ぶのがよいと思われる。また本書ではモデルの説明で数式が多く出てくるため、数学が苦手である人には若干キツいかもしれない。特に強化学習の項目は数式がバンバン出てきて自分自身かなり辛かった。数学を勉強して再度読み返したい。2023/01/05
むらさき
13
面白かった。 解説がふわっとしたお気持ち本よりも専門書に進んで行く本ですね。 分析モデルと題して様々なモデルの解説（数式もちゃんと載ってる！）が書かれていて圧倒される。 自分がどのモデルに触ってデータ分析してきたかわかる。 わかるところとわからないところが整理される。 強化学習からちんぷんかんぷんだったので、興味あるところはどんどんこれをきっかけに触っていってみたい。2024/03/11
calicalikoume
11
回帰分析を学び直したくて手に取る。噛み砕かれた文がありがたい。わかった気にさせてくれた。他のモデルなどはパラパラめくった程度ですが、入門にいいと思う。2022/12/29
smatsu
9
統計的な分析と機械学習で利用される様々な分析モデルに関し、網羅的に解説した本。内容はかなり本格的で、序文によると数式に関しては徹底的に分かりやすく説明した、とあるのですが、残念ながら初心者に優しい内容とは言いがたい。類書と同様に入門とは名ばかりです。ただ、もう一つの売りである網羅性については本当に素晴らしい。DLや最近流行の自然言語処理系の各モデルについても解説されており、その他のモデルや手法もほぼ漏れなし。例え今は分からなくてもいつか分かるようになった日のために持っておいて損はない内容だと思います。2023/03/08
