なっとく!機械学習問題解決に向けたﾓﾃﾞﾙ策定と実装･実証実験のｽﾀｰﾄﾗｲﾝ / 原ﾀｲﾄﾙ:Grokking Machine Learning/ LuisG.Serrano/著ｸｲｰﾌﾟ/監訳

商品説明
本書では、機械学習ﾓﾃﾞﾙとその使い方の2つを学びます。機械学習ﾓﾃﾞﾙにはさまざまな種類があります。ｲｴｽかﾉｰかといった決定論的な答えを返すものもあれば、確率的な答えを返すものもあります。また、数式を使うものもあれば、if文を使うものもあります。共通しているのは、答え、つまり予測を返すということです。本書で取り上げる機械学習は、この予測を返すﾓﾃﾞﾙを構成するﾀｲﾌﾟです。本書を最大限に活用するためには、ﾋﾞｼﾞｭｱﾙな思考を持ち、直線のｸﾞﾗﾌ、方程式、基本的な確率などの初歩的な数学を理解していることが必要です。また、本書では、実際のﾃﾞｰﾀｾｯﾄにいくつかのﾓﾃﾞﾙを実装･適用するので、Pythonのｺｰﾃﾞｨﾝｸﾞ方法を知っていると役に立ちます(必須ではありませんが)。本書を読み終えたら、以下のことができるようになります。線形回帰、ﾛｼﾞｽﾃｨｯｸ回帰、ﾅｲｰﾌﾞﾍﾞｲｽﾞ、決定木、ﾆｭｰﾗﾙﾈｯﾄﾜｰｸ、ｻﾎﾟｰﾄﾍﾞｸﾀｰﾏｼﾝ、ｱﾝｻﾝﾌﾞﾙ手法など、予測型機械学習における最も重要なﾓﾃﾞﾙとその動作について説明できる。また、それらのﾓﾃﾞﾙの長所と短所、使用するﾊﾟﾗﾒｰﾀを明確にする。これらのﾓﾃﾞﾙが実世界でどのように使用されているかを確認し、解決したい特定の問題に対して機械学習を適用する方法の候補を策定する。これらのﾓﾃﾞﾙを最適化し、比較し、改善する方法を学び、最高の機械学習ﾓﾃﾞﾙを構築する。手書きであれ、既存のﾊﾟｯｹｰｼﾞであれ、ﾓﾃﾞﾙをｺｰﾃﾞｨﾝｸﾞし、実際のﾃﾞｰﾀｾｯﾄで予測に使用する。あなたが特定のﾃﾞｰﾀｾｯﾄや問題を想定しているのであれば、その適用方法や抱えているﾓﾃﾞﾙを実装し、実験する出発点として、本書がとても役に立つことでしょう。