Python3 年生 機械学習のしくみ 体験してわかる!会話でまなべる!(パイソンサンネンセイキカイガクシュウノシクミ タイケンシテワカルカイワデマナベル)

ヤギ博士・フタバちゃんと一緒に
機械学習のしくみを学ぼう!

【機械学習をいちから学んでみよう!】
「最近よく耳にする人工知能と機械学習について知りたい」
「機械学習ってどのようなことをするの?」
と思っている方は多いと思います。
本書はそうした方に向けて「機械学習」について
いちからやさしく解説します。

【 Python3 年生について】
「 Python1 年生」「 Python2 年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。
(※「 Python3 年生」から初めて学ぶ方でもわかるように工夫しています)

【読者対象】
機械学習の初心者

【本書のポイント】
ヤギ博士＆フタバちゃんと一緒に、
機械学習のしくみについて、
サンプルを動かしながら、
楽しく学ぶことができます。

【著者プロフィール】
森 巧尚 (もり・よしなお)
アプリの開発や、技術書や電子工作マガジンなどでの執筆活動。
関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、
成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師など、
プログラミングに関する幅広い活動を行っている。
近著に『 Python1 年生』、『 Python2 年生 スクレイピングのしくみ』、『 Python2 年生 データ分析のしくみ』、
『 Java1 年生』、『動かして学ぶ! Vue.js 開発入門』 (いずれも翔泳社) 、
『楽しく学ぶ アルゴリズムとプログラミングの図鑑』 (マイナビ出版) などがある。

第 1 章 機械学習の準備
01 機械学習ってなんだろう?
02 分けることは、わかること
03 機械学習の準備をしよう

第 2 章 サンプルデータを見てみよう
04 scikit-learn のサンプルデータセット
05 サンプルデータセットを自動生成しよう

第 3 章 機械学習の手順を理解しよう
06 データを用意する
07 データを学習用とテスト用に分ける
08 モデルを選んで、学習する
09 モデルをテストする
10 新しい値を渡して、予測する
11 分類の状態を可視化しよう

第 4 章 機械学習のいろいろなアルゴリズム
12 回帰:線形回帰
13 分類:ロジスティック回帰
14 分類:SVM (サポートベクターマシン)
15 分類:決定木
16 分類:ランダムフォレスト
17 分類:k-NN (k 近傍法)
18 クラスタリング:k-means (k 平均法)

第 5 章 チノふたたび! 画像から数字を予測しよう
19 データを準備する
20 学習データを準備する
21 学習させる
22 予測させる
23 教師なし学習を利用して、データをイメージしよう
24 さらに先へ進もう

「 Python1 年生」「 Python2 年生」と段階を踏んできたシリーズの 3 冊目にあたり、機械学習の基本的な仕組みをイラストと対話形式で解説する入門書です。著者の森巧尚氏はプログラミング教育に長く携わっており、数式に頼らず「データを分ける」「予測する」「まとめる」といった直感的な説明で分類・回帰・クラスタリングの概念を伝えています。

scikit-learn を使った短いコード例が掲載されており、手元で動かしながら「教師あり学習とは何か」「過学習とは何か」を体験できます。数学的な厳密さは意図的に省かれているため、線形代数や微積分に不安がある人でも挫折しにくい設計です。プログラミング自体はシリーズの前巻で Python 文法を学んだ前提で書かれていますが、他の入門書で基礎を終えた人でも問題なく読み進められます。

到達点は「機械学習の各手法が何をしているのかをざっくり説明できる」段階であり、モデルの数理やハイパーパラメータの調整を深く扱う本ではありません。ここから先に進むには、数式を含む中級書や Kaggle のような実データでの演習が必要です。まず全体像を掴んでから深掘りの方向を決めたい人にとっての最初の足がかりです。