60分でわかる！ 機械学習＆ディープラーニング 超入門

この本について

機械学習を勉強しようとして、いざ本を開くと「結局どこから手をつければいいんだ…」と固まってしまうこと、けっこうあると思います。理論は難しそうだし、実務でどう役に立つのかもイメージしづらい。自分も最初はそのあたりがずっとモヤモヤしていました。 この本が便利だったのは、難しい言葉をかみ砕くというより、「どんな場面で、何が問題になって、機械学習がどう効くのか」を具体的な事例で示してくれたところです。たとえば、過学習の説明も抽象的な話ではなく、データが少ないとどんな勘違いを起こすのか、例外値が混ざるとどんなズレが生まれるのか、現場で起きそうな失敗として描かれているので、読みながら自分の仕事に置き換えやすいんですよね。また、POSデータに気象やSNSの情報を混ぜて需要予測をするような話が何度も出てくるので、データサイエンスの一連の流れがふわっとではなく「こういう工程なんだ」と輪郭を持って理解できました。 強化学習やディープラーニングの部分も、専門的な数式ではなく、きゅうりの判別や文字認識のような身近な例が中心なので、仕組みそのものというより「どこにコストがかかるのか」「なぜ大量のデータが必要なのか」といった勘所がつかめます。個人的には、AIの限界や開発の泥くさい試行錯誤まで書かれているところが助かりました。理想論だけだと現実に持ち帰れないので。 これから機械学習を触りたいけれど、大上段の専門書で挫折しがちな人にちょうどいい一冊だと思います。自分と同じように、まず全体像をつかんで不安を小さくしたいタイプには特に合うはずです。