おわりにより詳しい目次はオライリーの公式サイト参照。Pythonではじめる機械学習GitHubのサンプルコード最近の多くの書籍と同様に、本書でもGitHubにサンプルコードが公開されている。原著のものなのでコメントは英語のまま。Notebookファイル(ipynb)になっており、GitHub上でそのまま開くとキレイに表示される。cloneあるいはダウンロードしてローカルで実際に動かすことも可能。Notebookではカラーで表示されるので、適宜参照しながら読むといいと思う。コードもシンタックスハイライトが効いているほうが見やすい。こんな人にはオススメできないまったくのPython初心者には難しいPython自体はじめて、という人にはおそらく難しい内容。他のプログラミング言語には精通している、というような場合だとなんとかなるかもしれないが、上記のGitHubのサンプルコードを確認して手も足も出なさそうであれば、まずはPythonの入門書から始めたほうがいいだろう。Pythonの入門書としては以下のものがおすすめ。Pythonのおすすめ入門書『みんなのPython第4版』また、Pythonはある程度分かっているという人も、NumPyおよびpandasの知識がないとサンプルコードの理解が難しい部分があるかもしれない。pandasによる前処理は必須。pandasは『Pythonデータサイエンスハンドブック』で詳しく解説されている。pandasほか)ディープラーニングについての説明はごくわずかニューラルネットワークおよびディープラーニングについても触れられているが、分量は10ページ程度。ディープラーニングをやってみたい、ディープラーニングを学びたい、という人にはおすすめできない。「ディープラーニングってなんかすごそう」というようなイメージだけでディープラーニングにこだわっているのであれば、むしろ本書を読んでみるといいと思う。ディープラーニングは確かに強力だが、他の機械学習アルゴリズムのほうが適している場合もある。こんな人にオススメしたい機械学習アルゴリズムの説明が実践的2章では教師あり学習、3章では教師なし学習のアルゴリズムについて代表的なものが説明されている。数式で厳密に理論を説明する、といったものではなく、サンプルデータを使ったグラフで各アルゴリズムの特徴が視覚的に説明されている。上記のGitHubのサンプルコード(.ipynb)を見るとどんな感じか雰囲気が分かると思う。素晴らしいのが各アルゴリズムについて「長所、短所、パラメータ」がまとめられている点。適していない」というのが簡潔にまとめられている。小さくするとどうなるか)も説明されているので、実際に機械学習を試してみる際には非常に役立つだろう。特徴量エンジニアリングの説明が実践的アルゴリズムの説明だけでなく、特徴量エンジニアリングの説明も実践的。機械学習を行う上では、元の特徴量をビニングしたり複数の特徴量の積を新たな特徴量とするなどの「特徴量エンジニアリング」が必要となる。本書では、なぜそのような処理が機械学習の性能を向上させるのかという理屈がシンプルに説明されている。決定木ベースのモデルを使うのであればビニングしても多くの場合は意味がない、というような、モデルにとってどのような特徴量エンジニアリングが必要となるかについても述べられている。紹介されているすべてのアルゴリズムについてscikit-learnでどのように実装するかがサンプルコードとともに示されている。Mueller氏はscikit-learnのメンテナでもあるのでその正確さは間違いないはず。LightGBMなどの新しいライブラリもscikit-learnに準拠したインターフェイスを備えているものが多い。機械学習におけるデファクトスタンダードともいえるscikit-learnのインターフェイスに慣れておくことはこの先も役に立つだろう。まとめ一昔前の「データサイエンティスト」のように「機械学習エンジニア」や「AIエンジニア」を目指す人は増えているようだが、機械学習は特にそれを専門とする人以外も日常的に使うツールになっていくと思われる。「機械学習エンジニア」を目指している人にとってもそうでない人にとっても、とりあえず機械学習を使い始めるための準備として本書『Pythonではじめる機械学習』は最適の一冊だと思う。