基礎からわかるアルゴリズム

キソカラワカルアルゴリズム

基礎からわかるアルゴリズムの表紙
AI / 機械学習
著者:
パノス・ルリダス / 湊真一 / 鳥飼まこと(パノス ルリダス / ミナトシンイチ / トリカイマコト)
出版社:
ニュートンプレス
出版日:
2022年04月18日頃
ISBN:
9784315525489
シリーズ:
ニュートン新書 ニュートン新書
在庫:
在庫あり
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初級者向け
アルゴリズム機械学習深層学習グラフ理論探索アルゴリズムソートアルゴリズムページランク法入門書実例解説数式少なめ

なぜ注目されているか

総合334位 ↑ 3 ランクアップ 言及 5 件・うち記事 4 件を掲載
言及数
574位
出版前出版日02320222023202420252026

書籍紹介

アルゴリズムとは, さまざまな問題を解決するための計算方法や処理の手順のことです。その応用分野は, スマートフォンから, 検索エンジン, トーナメントのスケジューリング, DNA の配列決定, 機械学習まで, 多岐にわたります。
本書はアルゴリズムがどのように活用されていて, いかに重要な役割を果たしているか, 幅広い実例を挙げて解説。数式や難しい計算を最小限に抑えた, 読むだけで理解できるわかりやすい内容となっています。

アルゴリズムの具体的な働きと可能性がわかる, 入門書として必読の 1 冊です。

謝 辞

監訳者まえがき

はじめに

第 1 章 アルゴリズムとは何か

第 2 章 グラフ

第 3 章 探 索

第 4 章 ソート

第 5 章 ページランク法

第 6 章 深層学習 (ディープラーニング)

エピローグ

用語集

注 釈

技書の森解説

検索エンジンが結果を並べる順番も、スマートフォンが写真の中の顔を見分ける仕組みも、根にあるのは問題を解くための手順、つまりアルゴリズムです。『基礎からわかるアルゴリズム』 (パノス・ルリダス 著、湊 真一 監訳、鳥飼まこと 訳、ニュートンプレス、2022 年 5 月 10 日発行) は、原タイトル ALGORITHMS の日本語版としてニュートン新書から刊行された、アルゴリズムの入門書です。版元の紹介文によると、アルゴリズムがどのように活用され、いかに重要な役割を果たしているかを幅広い実例を挙げて解説し、数式や難しい計算を最小限に抑えて、読むだけで理解できる内容にまとめられています。

全 6 章の構成、グラフと探索からページランク法と深層学習まで

本文は、謝辞、監訳者まえがき、はじめにに続く全 6 章と、エピローグ、用語集、注釈で構成されています。第 1 章「アルゴリズムとは何か」で考え方の土台を置き、第 2 章「グラフ」、第 3 章「探 索」、第 4 章「ソート」と、計算機科学で古くから扱われてきた主題が並びます。後半の第 5 章「ページランク法」と第 6 章「深層学習 (ディープラーニング)」は、検索エンジンと機械学習という、私たちが日々触れている仕組みの中で働くアルゴリズムを取り上げる章です。版元が応用分野としてスマートフォン、検索エンジン、トーナメントのスケジューリング、DNA の配列決定、機械学習を挙げていることからも、古典的な手法と身近な応用を一冊の中でつなぐ構成と読めます。巻末に用語集が付いているので、読み進める途中で出てきた言葉を引き直せます。

手順の正しさと速さという、アルゴリズムを学ぶ意味

アルゴリズムを学ぶ価値は、同じ答えを出す手順でも、かかる手間が大きく違うことを知る点にあります。たとえば並んだデータから目的の値を探すとき、先頭から 1 つずつ確かめる方法では、データが 2 倍になれば手間もおよそ 2 倍になります。データがあらかじめ並べ替えてあれば、真ん中と比べて探す範囲を半分ずつ絞る方法が使え、データが 2 倍になっても手間は 1 回分しか増えません。探索と ソートアルゴリズム が組で語られることが多いのはこのためです。グラフは、地点と道、人と人のつながり、ページとリンクのように、点と線で表せる関係を扱うための道具で、最短の道筋を求めるといった問題は グラフアルゴリズム の代表例です。ページランク法はこのグラフの考え方の応用で、ウェブページ同士のリンクを、多くのページからリンクされるページほど重要だとみなす評価として扱います。深層学習 は、手順を人が細かく書く代わりに、多層のニューラルネットワークがデータから規則を学ぶ方式で、与えられた手順を実行する従来のアルゴリズムとは発想が異なります。この両方を一冊で見渡せるのが、本書の章立ての特徴です。

数式に頼らず仕組みを知りたい一般の読者に

ニュートン新書は一般向けの新書で、版元は本書を入門書として必読の 1 冊と位置づけています。版元は数式や難しい計算を最小限に抑え、読むだけで理解できる内容だと案内しているので、プログラムを書いた経験がない段階でも、アルゴリズムが何をしているのかを言葉で追う読み方が想定されていると読めます。逆に、手順をプログラムとして書けるようになりたい人や、計算量を式で比べながら学びたい人にとっては、新書の読み物という形式が物足りない場合があります。その場合は本書で全体像をつかんだあと、実装や問題演習を軸にした本へ進むのが効率的です。どの種類の本へ進むかは アルゴリズム本ガイド で整理しています。

検索や機械学習という言葉は知っていても、その中で何が計算されているのかを説明できないという人にとって、本書はグラフ、探索、ソートの基本からページランク法と深層学習までを 1 本の流れで見せてくれる一冊です。プログラマを目指す人の最初の一冊としても、情報技術の仕組みを教養として知りたい人の読み物としても、新書の手軽さで手に取れます。

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