仕事ではじめる機械学習 第 2 版(シゴトデハジメルキカイガクシュウダイニハン)

大好評の機械学習実務者向け書籍が最新情報にアップデート!
2018 年に発行された初版から 3 年ぶりの改訂となる本書は、「仕事で機械学習に携わる際に知っておきたい事」を伝えるというコンセプトはそのままに、 3 年の間に登場した新たな考え方、手法など最新の情報を踏まえて内容を全面的に見直しました。これまで同様、機械学習を使った実務に初めて関わる読者にとって頼りになる 1 冊となるでしょう。「バンディットアルゴリズム」を紹介する新章など、追加原稿も多数。

機械学習のアルゴリズムを解説する本は多いものの、「プロダクトに機械学習を組み込むとはどういうことか」を具体的に示す本は意外と少ない。本書が読み継がれているのは、まさにその実務の全体像 - 課題設定から学習パイプラインの構築、 A/B テスト、運用監視まで - を一冊で俯瞰できるからです。

第 2 版では推薦システムや自然言語処理の実例が更新されるとともに、機械学習プロジェクトにありがちな失敗パターンの記述が厚くなっています。たとえば「精度は高いが事業指標が動かない」「オフライン評価とオンライン評価が乖離する」といった罠が、著者らの実体験ベースで語られます。アルゴリズムの詳細な導出は他書に譲り、「どの手法をどんな判断基準で選び、どうシステムに載せるか」に集中している点が明確な特徴です。

そのため、教科書的に数式を追いたい人には向きません。逆に、 scikit-learn のチュートリアルは動かせるがプロダクション環境でどう運用すればいいか分からないエンジニアや、機械学習チームと協業するプロダクトマネージャーが読むと、会話の解像度が一段上がります。