機械学習が話題に上ることも増えてきましたが,実際には手っ取り早くできるものではなく,ライブラリを使うだけではやりたいことをうまく実現できません。もとになる考えかたや基礎的なモデルを知っていなければ,パラメータの意味がわからなかったり,目の前の問題に対してまったく向いていないモデルを使ってしまうからです。いった状況に対し本書では,機械学習の理論を知ることで,機械学習を実際に活用していくための基礎をきっちりと固めることを目的とします。おもしろそうだから,という人もいるでしょうが,ほとんどの人は現実の解きたい問題に応用するためですよね。何かを応用できる形で身につけたいとき,ひたすら「こういうときはこうする」を覚えるという手があります。実際,教科書や問題集に載っているような問題なら,「こういうときはこうする」でだいたい解けるでしょう。現実の問題はパターンもデータも千差万別,算数のドリルのようには解けません。本書でのちほど説明するとおり,機械学習には正解なんかありません。100点満点の答えが存在しないからこそ,「なぜその方法で解いたのか」「なぜそんな計算ができるのか」は重要です。具体的に言うと,機械学習そのものやそのモデル・アルゴリズムがその形になっている成り立ちや動機を知り,「機械学習がそんなことをしたい,してもいい理由(わけ)」を把握することで,今解きたい問題に機械学習を使うにはどうしたらよいか,どこを変えると性能を上げられる可能性があるか,そもそも機械学習を使わないほうがいいか(!)という判断ができるようになります。いえ,機械学習のモデルは無数にあり,すべてのモデルがそれぞれの理由を持っています。そのすべてを紹介することは不可能ですが,機械学習の理由を組み立てるパターンは実はそんなに多くありません。この「機械学習の理由を組み立てるパターン」が本書のテーマ,機械学習の「理屈」と呼んでいます。いう疑問もあるかもしれませんね。機械学習の理論とは,体系付けられた知識と,それをもとに「こうあるべき」を分析したものです。平たく言うと,「機械学習は何ができるのか,何ができないのか」を明らかにするのが理論の仕事であり,機械学習を安心して使うためにとても重要です。「機械学習でそうするべき理由」は理論で説明できますが,本書のターゲットである「そうしたい理由」は説明できません。この本は機械学習を身につける早道ではありませんが,機械学習をこれから勉強しようとしている人,機械学習を勉強してみたけど「なぜこんなことをするんだろう」というモヤモヤを抱えている人には,機械学習の理由(わけ)や理屈という「急がば回れ」はきっとよく効くと思います。『「はじめに」より』この書籍に関連する記事があります!機械学習って,どんなふうに勉強すればいいの?機械学習をどう学ぶか,これはむずかしい問題です。本書のサンプル本書の一部ページを,PDFで確認することができます。目次お問い合わせ著者プロフィール中谷秀洋(なかたにしゅうよう)サイボウズ・ラボ(株)所属。子供のころからプログラムと小説を書き,現在は機械学習や自然言語処理,VRを中心とした研究開発に携わる。プログラミングできるシールがあったなら』(技術評論社)がある。この本に関連する書籍Kaggleで勝つデータ分析の技術データサイエンスの認知の高まりとともに,データ分析に関するコンペティションが多数開催されるようになってきました。2019/9/25技術評論社子供向けプログラミング書籍が、学習している様子とともに紹介されています。書店・販売店の皆様へデベロッパアドミニストレータWEB+デザインライフスタイルサイエンスニュース&レポートメールでのお知らせメールで次の案内をお送りしております。メールの配信を希望する方は,利用したい項目をチェックしてメールアドレスを入力し,[登録]ボタンをクリックしてください。UPDATES[ほぼ週間に1回]新刊メールマガジン[ほぼ週間に1回]電脳会議の各号案内[ほぼ1ヵ月半に1回]※変更する場合や停止する場合は,登録情報変更ページをご覧ください。※登録いただいたメールアドレスには,そのお知らせ以外,配信いたしません。Ltd.ページ内容の全部あるいは一部を無断で利用することを禁止します。個別にライセンスが設定されている記事等はそのライセンスに従います。