Kaggleで勝つデータ分析の技術

記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。

• 2023年に買った生成AI関連の技術書15選 Zenn · yasuna · 2023年12月 · いいね 7

  Kaggleでは最初のタイタニック問題で止まっている現状を述べ、今後は競技で勝つことを具体的な目標にしたいとしている。本書を、Kaggleで実際にどのような手法を用いて取り組むのかを紹介する技術書と説明し、本書とともにKaggleに挑戦したいと記している。評価は五つ星としている。

• エンジニアに読んで欲しい技術書90選 Qiita · S4nTo · 2023年10月 · いいね 1,890

  データ分析に関する本の一つとして本書を挙げ、「機械学習モデルを作る」という内容を図やグラフを使ってわかりやすく解説していると紹介している。図やグラフを用いた説明が、モデル作成について理解しやすく伝えるものとして示されている。また、説明にとどまらず、モデルの精度を上げるためのヒントも掲載されていると述べている。筆者が取り上げているのは、モデル作成の解説の仕方と、精度向上に関するヒントである。

• 機械学習って何から勉強すればいいの？という人向け必読の４冊 Qiita · ken · 2022年10月 · いいね 80

  機械学習の案件に携わり始めた頃に最初に読んだ本として挙げている。タイトルからは中・上級者向けに見えるが、「機械学習とは何か」という段階の人にも勧めている。図やグラフを交え、機械学習モデル作成の具体的な作業が分かりやすくまとまっていると評価し、学び始めた人は難しいコラムを飛ばして読んでもよいとしている。精度を上げるヒントも得られ、モデルを作った後に次の手が分からないとき、読み返すと参考になると述べている。

• エンジニアのインターンが技術書を30冊くらい読んでみたので、ゆるくまとめてみた Qiita · Shiruba · 2020年3月 · いいね 463

  Webエンジニアにとって将来的にAI関連の話題は避けて通れないと考え、今のうちに機械学習の概観を得るため、関連書を読み始めたと説明している。動画「MarI/O」を面白く感じたことも、機械学習に興味を持つきっかけだったという。本書からは機械学習の全体像をざっくり知ることができたとし、肯定的に評価している。