伊藤 真
出版日: 2022/7/19
出版社: 翔泳社
ページ数: 440ページ
最終更新: 2025年6月30日
人気スコア: 120
本書は、機械学習の原理を数式でしっかり理解し、Pythonプログラムによってその理解を深めたい理工学生やエンジニアにとって最適な一冊です。数式とPythonプログラムを連携させて解説することで、抽象的な理論だけでなく、具体的な実装方法まで体系的に習得できます。具体的には、回帰、分類といった教師あり学習、ニューラルネットワーク・ディープラーニング、さらに手書き数字認識への応用、教師なし学習まで幅広くカバー。TensorFlow 2.7とPython 3.9に対応しており、最新の技術トレンドを踏まえながら学習を進められます。「要点整理」のセクションで学習内容を効果的に復習できる点も、本書ならではの強みです。本書を通じて、機械学習のしくみを数学的な原理からプログラム実装まで、一貫して理解できるようになり、AI関連サービスや商品開発の実務に直結する知識とスキルを習得できるでしょう。
"機械学習の数学的アルゴリズムを分かりやすく解説している貴重な一冊。線形回帰から畳み込みニューラルネットワークまで、数式を用いて基本モデルを理解できる。高校・理系教養レベルの数学知識があれば、本書の前半で補完できる。この本で数式への抵抗がなくなったことで、その後の論文読解が格段に容易になった。AI研究の入門者や、機械学習の理論的背景をしっかり学びたいエンジニアに強く推奨する。"
"AIがテキストや画像を生成する仕組みの理解を助けてくれる、丁寧な解説が魅力の入門書。この本を通して、AIの基本的な学習プロセスと数学的背景の重要性を実感しました。ただし、数学の完全な理解にはYouTubeなどの補助教材との併用が効果的。AIの仕組みを具体的に知りたい初学者におすすめです。"