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
by ken on Qiita 2022年10月12日
"機械学習は万能ではありません。本書は、そもそも解決すべき問題に機械学習が適しているのか、何を解かせるべきなのかを深く考えさせられます。機械学習の得意・不得意を理解し、プロジェクトの目的達成のために適切に活用する思考法を学べます。教科書通りのアプローチに陥りがちな実務で、提案・実装の質を高めるための指針となります。"
どんな本？
本書は、単に予測モデルの精度向上に留まらず、機械学習をビジネス施策デザインに繋げるための「正しい考え方」と「汎用フレームワーク」を体系的に学ぶことができます。機械学習エンジニアやデータサイエンティストが陥りがちな「解くべき問題の誤設定」や「バイアス」といった落とし穴を避け、効果的な施策を自ら導出するための実践的なステップを、推薦システム構築（Explicit/Implicit Feedback、因果効果考慮）の例を通して繰り返し体験します。Pythonによる実装例も豊富に含み、実務でデータ分析技術をビジネス成果に結びつけたい方、機械学習プロジェクトの推進に課題を感じている方に最適です。特に、機械学習の前提条件のクリアと、データから施策をデザインするプロセスを自ら構築するという、本書独自のコンセプトが強みです。この本を読むことで、ビジネスにおける機械学習の応用力を飛躍的に高めることができます。