翔泳社から『Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 第2版』が7月18日に発売となりました。初版は2018年1月にPython 3.6対応版として発売。その後、アップデートされたPython 3.7に対応したのが本書です。ライブラリが充実しているPythonで機械学習を始めてみたい方に基礎となる数式とコードを合わせて紹介するので、機械学習への本質的な理解が深まる内容になっています。
『Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 第2版』は、初版が発売された2018年1月以降にアップデートされたPython 3.7に対応した機械学習の入門書です。
まず基礎を学びたい方に向けて、Pythonの基本と機械学習を理解するうえで欠かせない数学の基本を解説。ライブラリの豊富なPythonを使い、数式とコードを結びつけて理解できるようになるのが目的です。
最初に学ぶ機械学習アルゴリズムは教師あり学習。入力したデータを学習させ、それに沿ったデータを出力する(問題に対する正解を探す)ためのアルゴリズムです。主に予測モデルに利用されます。
次にニューラルネットワークを用いたディープラーニングを解説。ディープラーニングは画像認識や自然言語処理、あるいはデータ生成など、応用の範囲が非常に幅広いことで知られています。
最後に解説する教師なし学習は与えたデータから規則性を発見するアルゴリズムで、教師あり学習と違って正解や不正解といった考え方が存在しません。本書でこれらの概念と同時に数式とコードを学ぶことで、機械学習をより理解できるようになるのではないでしょうか。
Pythonで機械学習を学び始めたい、そんな方に手に取っていただきたい1冊です。
目次
第1章 機械学習の準備
第2章 Pythonの基本
第3章 グラフの描画
第4章 機械学習に必要な数学の基本
第5章 教師あり学習:回帰
第6章 教師あり学習:分類
第7章 ニューラルネットワーク・ディープラーニング
第8章 ニューラルネットワーク・ディープラーニングの応用(手書き数字の認識)
第9章 教師なし学習
第10章 要点のまとめ
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渡部 拓也(ワタナベ タクヤ)
翔泳社マーケティング課。MarkeZine、CodeZine、EnterpriseZine、Biz/Zine、ほかにて翔泳社の本の紹介記事や著者インタビュー、たまにそれ以外も執筆しています。
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