ＡＩエンジニアを目指す人のための機械学習入門

実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ
Ｓｏｆｔｗａｒｅ　Ｄｅｓｉｇｎ　ｐｌｕｓシリーズ　

技術評論社
清水琢也　小川雄太郎　

• 価格: 3,058円（本体2,780円＋税）
• 発行年月: 2020年04月
• 判型: Ｂ５
• ISBN: 9784297112097

内容情報

[BOOKデータベースより]

初心者向けに、Ｐｙｔｈｏｎと機械学習ライブラリ「ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ」を使って、各種手法の実装と動作原理を、ＡＩエンジニアとして理解しておきたいレベルで解説。

第１章　機械学習の概要と本書の進め方（機械学習の概要と３つの分類；機械学習の各手法の動作原理（アルゴリズム）を学ぶ意義　ほか）
第２章　実装しながら学ぶアルゴリズムのこころ・教師あり学習編（最小二乗法による線形回帰；Ｌ１正則化、Ｌ２正則化による過学習の抑制　ほか）
第３章　実装しながら学ぶアルゴリズムのこころ・教師なし学習編（主成分分析による次元圧縮；ｋ‐ｍｅａｎｓによるクラスタリングとデータ前処理　ほか）
第４章　実装しながら学ぶアルゴリズムのこころ・発展編（勾配ブースティング決定木によるクラス分類；エルボー法とシルエット分析によるクラスタ数の探索　ほか）
第５章　機械学習システムの構築フローとモデルの性能評価（ビジネス理解；データ加工　ほか）
付録（Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｏｌａｂｏｒａｔｏｒｙの利用方法；ローカルＰＣに機械学習の実装・実行環境を整える方法）

[日販商品データベースより]

機械学習はAI（人工知能）の基礎技術です。今後AIの利活用が進むにつれて、機械学習をコンピュータシステムに組み込んでビジネスに活用できる人材（本書ではAIエンジニアと呼称します）がますます求められます。
機械学習には目的に応じたいくつかの手法が存在します。それらの手法を正しく使えるようになるために、本書はAIエンジニアが理解しておきたいレベルの深さで、各手法のアルゴリズム（動作原理）を丁寧に解説します。とくにアルゴリズムの目的や意味を理解できることをめざします。（アルゴリズムの背景にある高度な数学・統計学の理論についての説明は必要最小限にとどめ、）まずはプログラムを書いて動かし、その結果を見ながらアルゴリズムの長所・短所や、性能をチューニングするためのコツを学びます。
機械学習プログラムの作成には、プログラミング言語「Python」と機械学習ライブラリ「scikit-learn」を使用します。作成したプログラムは、クラウドサービス「Google Colaboratory」や手元のパソコンに構築する「Jupyter Notebook」の環境で簡単に動かせます。