はじめての機械学習 中学数学でわかる AI のエッセンス(ハジメテノキカイガクシュウ チュウガクスウガクデワカルAIノエッセンス)

飛躍的な進歩を遂げている機械学習を、難解な数式・プログラミングなしで解説する画期的入門書!
中学数学の知識だけで AI のエッセンスがわかる。

近年、著しい進歩を続ける機械学習。センター入試の英語の試験では機械学習を使うことで、 200 満点中 185 点をとることに成功し、将棋や囲碁ではもはや人間が太刀打ちできないレベルの能力を獲得。画像処理にいたっては、フェイク画像はもちろんのこと、オリジナルのキャラクターを造形できるところまで到達している。今後のビジネスや研究を続けていくうえでもはや無視できない存在になりつつある「機械学習」だが、言葉ばかりが先走りして、その本質を理解している人はごくわずかだ。「機械学習」とはいかなるものか、なぜ、近年飛躍的な進歩を遂げることができたのか。機械学習の専門家であり、科学出版賞を受賞した書き手として知られる田口善弘氏が、難解な数式やプログラミングをいっさい使うことなく、機械学習の本質を丁寧に解説する。

本書が取り扱う機械学習の手法
・ k 近傍法
・主成分分析
・多次元尺度構成法
・線形回帰
・線形判別
・ロジスティック回帰
・マルコフ過程
・決定木
・ベイジアンネットワーク
・カーネルトリック
・ニューラルネットワーク
・深層学習 (ディープラーニング)
・ CNN
・モンテカルロツリーサーチ
・ GAN
・ BERT
・量子暗号
・量子アニーリング

機械学習に興味はあるけれど、線形代数や微積分の壁で諦めたことはないでしょうか。本書は著者の田口善弘氏が「中学数学の範囲で AI のエッセンスを伝える」という制約を自らに課し、足し算・引き算・かけ算と一次関数程度の道具立てだけで回帰や分類の原理を説明する試みです。数式を使わないのではなく、使う数式を中学レベルに限定するという方針のため、論理の飛躍が少なく、なぜその計算が必要なのかを追いかけやすい構成になっています。

対象としては、文系出身のビジネスパーソンや高校生・大学初年度の学生が「機械学習とは何をやっているのか」を言葉だけでなく数理の感覚で捉えたいときに適しています。逆に、大学で線形代数を修めた人や Python で既にモデルを動かしている人にとっては物足りない可能性があります。本書を読んだあとに大学数学ベースの機械学習書へ進むと、抽象度の高い記述がすでにイメージを伴った状態で読めるようになるため、数学の壁を二段階に分けて乗り越えたい人にとっての橋渡し役です。