機械学習に興味を持って勉強を始めても、特有の用語や難解な数式に理解を阻まれてしまうことは少なくありません。CodeZineを運営する翔泳社では、初めての方も挫折した方も機械学習を楽しめるようになる書籍『なっとく！機械学習』を、4月15日（金）に発売しました。問題解決に使える「予測型」の機械学習に絞って解説した1冊です。
『なっとく！機械学習』は、これまでGoogleやApple、Udacityの人工知能分野で、そして現在はサパタコンピューティング社で量子人工知能のリサーチサイエンティストとして活躍するLuis G.Serranoさんによる『Grokking Machine Learning』（Manning Publishing、2021）の邦訳です。
本書では機械学習を用いて実際の問題を解決したいエンジニアに向けて、できるだけ数式を用いずに重要な手法やポイントを解説。自分のやりたいことや解決したい問題にどう適用すればいいのかわからないこともよくあるため、特に「予測型」のモデルに絞り、複数のモデルをどのように組み合わせて利用すればいいのかを説明しています。
本書を読み通すことで、コンピューターサイエンスの専門知識がなくても機械学習に親しみ、学んだ知識を問題解決に活用できるようになるはずです。これから学び始める方はもちろん、過去に挫折した方にもおすすめです。
目次
第1章 機械学習とは何か？
第2章 機械学習の種類
第3章 線形回帰
第4章 学習不足、過学習、テスト、正則化
第5章 パーセプトロン
第6章 ロジスティック分類器
第7章 正解率とその他の指標
第8章 ナイーブベイズモデル
第9章 決定木
第10章 ニューラルネットワーク
第11章 サポートベクトルマシンとカーネル法
第12章 アンサンブル学習
第13章 データエンジニアリングと機械学習の例
付録A 練習問題の解答
付録B 勾配降下法の計算
付録C 参考文献
この記事は参考になりましたか？
- この記事の著者
-
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。
※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です
