PC ・ IT 図解 機械学習の技術としくみ(ピーシーアイティーズカイキカイガクシュウノギジュツトシクミ)

PC で活用するための機械学習の基本をハンズオン学ぶ解説書です。文系・理系を問わずニュースなどで耳にする AI (人工知能) のコアとなる技術で機械学習とは何かを知りたい人のために書かれています。図解メインで本文の下線部分と合わせてイメージをまず掴むという使い方もできます。

01 機械学習の基礎
02 機械学習のプロセス
03 回帰モデルによる予測
04 サポートベクターマシン (SVM)
05 決定木とアンサンブル学習
06 ディープラーニング
07 教師なし学習
08 生成型学習
A 資料
01 機械学習の基礎
02 機械学習のプロセス
03 回帰モデルによる予測
04 サポートベクターマシン (SVM)
05 決定木とアンサンブル学習
06 ディープラーニング
07 教師なし学習
08 生成型学習
A 資料

ページを開くとまず図が目に入り、本文はそれを補う。そういう図解主導の作りで機械学習の基本を通覧できるのが、金城俊哉氏による本書です。 2023 年 9 月に秀和システムから刊行され、ニュースで耳にする AI の中核技術である機械学習とは何かを知りたい人に向けて、文系・理系を問わない前提で書かれています。図と本文の下線部分だけを追ってまずイメージをつかむ、という読み方が想定されているのが特徴です。

トピックの並びは手法解説の王道です。機械学習の基礎とプロセスを押さえた後、回帰モデルによる予測、サポートベクターマシン、決定木とアンサンブル学習、ディープラーニング、教師なし学習、生成型学習と進みます。用語の羅列で終わらせず、 PC で活用するためのハンズオンの要素を持たせているので、「読んで分かったつもり」と「手を動かして確かめた」の間を埋めやすい構成です。

数学的な厳密さを求める人や、既にライブラリで日常的にモデルを組んでいる人には物足りませんが、それはこの本の役割ではありません。営業や企画の立場で機械学習案件の会話についていきたい人、本格的な専門書の前に地図が欲しい学習初期の人が、主要な手法の名前と考え方を一冊で棚卸しする用途にちょうど良い深さです。