イメージでつかむ機械学習入門(イメージ デ ツカム キカイ ガクシュウ ニュウモン)

ビッグデータをいかに活用するかというテーマの下、人工知能の基礎となっている機械学習に対して大きな注目が集まっています。本書は、グラフを援用することにより簡単な数学だけで各手法のイメージをつかむことができる、難解な数学が苦手な人向けの機械学習の入門書です。

機械学習を学び始めようとして、数式の壁に阻まれた経験はないでしょうか。本書は「まず直感で全体像をつかみ、後から数式で裏付ける」という順序を徹底した入門書です。回帰、分類、クラスタリングといった代表的な手法を、図と具体例で「何をやっているのか」視覚的に把握させてから、その背景にある考え方を解説していきます。

著者の横内大介氏は証券アナリストの試験対策や統計学の教育にも携わっており、数理的な内容を非専門家に伝えることに長けています。そのため、情報系の学生だけでなく、ビジネスサイドで機械学習の概念を把握しておきたい人にも読みやすい構成になっています。 Python のコードをゴリゴリ書く実装書ではなく、アルゴリズムの動機と限界を言葉で理解するための本だと位置づけると期待値が合います。

一方で、実装力を鍛えたい人がこの一冊だけで手を動かせるようにはなりません。本書でイメージを固めた後に、 scikit-learn や PyTorch を使う実践書へ進むと、「なぜこのアルゴリズムを選ぶのか」の判断軸がすでに頭にある状態でスタートできます。抽象と具象の橋渡しを担う一冊です。