最短コースでわかるディープラーニングの数学(サイタンコースデワカルディープラーニングノスウガク)

Name: 最短コースでわかる ディープラーニングの数学
Author: 赤石雅典
ISBN: 9784296102501

AI・機械学習

著者:: 赤石雅典(アカイシマサノリ)
出版社:: 日経BP
出版日:: 2019年04月12日頃
ISBN:: 9784296102501
在庫:: 在庫あり

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初級者向け

機械学習深層学習数学確率・統計線形代数微分積分Jupyterコード実装理論的機械学習データサイエンス

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書籍紹介

AI のブラックボックスを開けよう!

ディープラーニングの本質を理解するために必要な「数学」を
「最短コース」で学べます!
「ディープラーニング」の動作原理を「本当に」理解できる本です。

本書では、ディープラーニングの理解には欠かせない数学を
高校 1 年生レベルから、やさしく解説します。
(微分、ベクトル、行列、確率など)

最短コースで理解できるように、
解説する数学の分野は必要最低限のものだけに絞り、
その相関関係を★特製の綴込マップ★にまとめました。

また、数学を使ってイチから記述したコードを
Jupyter Notebook 形式で提供しますので
実際に動かしながら学ぶことができます。

「ディープラーニング」の動作原理を「本当に」理解できる本です。
【導入編】
1 章機械学習入門

【理論編】
2 章微分・積分
3 章ベクトル・行列
4 章多変数関数の微分
5 章指数関数・対数関数
6 章確率・統計

【実践編】
7 章線形回帰モデル (回帰)
8 章ロジスティック回帰モデル (2 値分類)
9 章ロジスティック回帰モデル (多値分類)
10 章ディープラーニングモデル

【発展編】
11 章実用的なディープラーニングを目指して

★巻頭綴じ込み★最短コースマップ

技書の森解説

深層学習の入門書を読んでいて、損失関数の微分や勾配降下法の式が突然出てきた瞬間に足が止まる。そういう経験をした人にとって、本書は「数式の読み方」そのものを教えてくれる補助線のような存在です。対象はディープラーニングで実際に使われる範囲の数学に絞られており、高校数学の復習 (指数・対数・シグマ) から始めて、偏微分、連鎖律、行列演算へと進み、最終的にニューラルネットワークの学習アルゴリズムが数式として読めるようになる到達点を設定しています。

本書が親切なのは、式の変形を一段飛ばさずに全ステップ書き下している点です。数学書にありがちな「明らかに」を排し、途中計算を省略しないことで、微分の記号に苦手意識のある読者でも式を追える構造になっています。機械学習のコードは書けるが数式の裏付けが欲しいというエンジニアにも、理論系の書籍に入る前のウォーミングアップとして役立ちます。

注意点として、本書は数学的な道具の習得に特化しているため、フレームワークの使い方や実装テクニックは範囲外です。数式を怖がらずに読める力を仕込んでから、実装寄りの書籍に進む二段構えが効果的です。

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