データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 (Software Design plus) の感想
参照データ
タイトル | データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 (Software Design plus) |
発売日 | 販売日未定 |
製作者 | 比戸 将平 |
販売元 | 技術評論社 |
JANコード | 9784774176314 |
カテゴリ | ジャンル別 » コンピュータ・IT » コンピュータサイエンス » 人工知能 |
購入者の感想
第1部では、人工知能の歴史から始まり、なぜ今機械学習が注目されているのか説明した後、機械学習のアルゴリズムの外観、具体的に機械学習をビジネスに適用するサンプルの実装と続きます。私はそもそも機械学習が自分にどんな利益をもたらし得るのかわからずに本書を手に取りましたが、そういった人間にとって自分の日常業務のどこに機械学習を適用できるのか、具体的なイメージをつかめる内容となっています。
後半の第2部では、RやPythonなど機械学習をとりまくプログラミング環境について外観した後、実際にPythonとscikit-learnを用いて推薦システムを実装したり、画像認識を実践します。機械学習は広大な分野なので、これらサンプルを実装してみただけでは当然実際に自分の興味範囲に応用することは不可能ですが、では自分にどんな知識が足りないのか、それら知識を会得できたらどんなことができるようになるのか具体的なイメージをつかめるようになっています。若干不満点を言えば、推薦システムの章に関しては(サンプルコードこそあれど)抽象的な推薦システムの紹介にとどまっていて、(他の章と比較して)具体的なイメージを掴みづらいと感じました。
私は数学の知識は高校生レベルで止まっているプログラマで、本書を読むまでそもそも機械学習が自分にとってどんな利益をもたらし得るのかわかっていない状態でした。自分のような状態の人が機械学習の意味を理解して、次のステップに進むには本書は適切な書籍かと思います。
後半の第2部では、RやPythonなど機械学習をとりまくプログラミング環境について外観した後、実際にPythonとscikit-learnを用いて推薦システムを実装したり、画像認識を実践します。機械学習は広大な分野なので、これらサンプルを実装してみただけでは当然実際に自分の興味範囲に応用することは不可能ですが、では自分にどんな知識が足りないのか、それら知識を会得できたらどんなことができるようになるのか具体的なイメージをつかめるようになっています。若干不満点を言えば、推薦システムの章に関しては(サンプルコードこそあれど)抽象的な推薦システムの紹介にとどまっていて、(他の章と比較して)具体的なイメージを掴みづらいと感じました。
私は数学の知識は高校生レベルで止まっているプログラマで、本書を読むまでそもそも機械学習が自分にとってどんな利益をもたらし得るのかわかっていない状態でした。自分のような状態の人が機械学習の意味を理解して、次のステップに進むには本書は適切な書籍かと思います。
1ページ目から丁寧に、最後まで辛抱強く読みましたが
ついにチェスのルールは分からずじまいで落胆しました。
しかし機械学習の基礎が身につき、思わぬ収穫でしたので★2つ。
ついにチェスのルールは分からずじまいで落胆しました。
しかし機械学習の基礎が身につき、思わぬ収穫でしたので★2つ。