Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書 第3版
伊藤 真翔泳社440ページISBN 9784798171494
機械学習タグで同率9位（87冊中）。Zenn・Qiitaなどの3記事で紹介（時点）。
- 紹介記事
- 3件
- 媒体別
- Zenn 1・Qiita 2
- 初めての紹介
- 最新の紹介
この本を選ぶ前に
- 対象読者
- 数式が苦手な初学者。機械学習の数学を基礎から段階的に学びたい人 根拠: 【読書の夏？】各分野のおすすめ技術書を75冊まとめてみたほか1件
- 難易度
- 入門（初学者向け） 根拠: 【読書の夏？】各分野のおすすめ技術書を75冊まとめてみたほか1件
- 出版年
- ・第3版（約4年前）
- タグ内の順位
- 機械学習タグで同率9位（87冊中・紹介記事数の順）
- 注意点
- 本書だけで数学を理解するのは難しかったとする記事がある 根拠: 2023年に買った生成AI関連の技術書15選
- 高校・理系大学教養レベルの数学の前提知識に触れるとする記事がある（前半で解説） 根拠: システムエンジニアが知識ゼロから2年で人工知能学会で研究発表するまで
- 代わりの本
機械学習タグで、この本より新しく紹介記事の多い本
対象読者・難易度・注意点は、紹介記事の内容をもとにAIがまとめたものです（根拠記事へのリンクつき）。出版年・順位・代わりの本は書誌と集計データから出しています。
紹介された時期
2023年から2026年にかけて、間をあけて紹介されています。最新は2026年6月です。
紹介している記事（3件）
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。
- 【読書の夏？】各分野のおすすめ技術書を75冊まとめてみた Qiita · miruky · · いいね 125
機械学習を数式の意味とPythonコードの両面から段階的に学ぶ本として紹介している。数学やグラフ描画の基礎から、回帰、分類、ニューラルネットワーク、ディープラーニングへと進み、手書き数字の判別例などで実際に動かして確かめる構成だと説明する。数式が苦手な初学者も、計算の理由を順に理解しやすいとしている。
- システムエンジニアが知識ゼロから2年で人工知能学会で研究発表するまで Qiita · qOpenDev ·
機械学習の数学的なアルゴリズムを分かりやすく解説する本は少ないとし、本書をその一つとして挙げている。線形回帰や分類の基本モデルから、畳み込みニューラルネットワークによる画像分類までを数式で理解できると述べる。高校および理系大学教養レベルの数学が必要だが、前半で解説されている。数式への抵抗がなくなり、その後の論文も読み進められたとしている。
- 2023年に買った生成AI関連の技術書15選 Zenn · yasuna · · いいね 7
2023年9月ごろから生成AIを学び始めた筆者は、AIがテキストや画像を生成する仕組みを理解するための数学の超入門書として本書を読んだと述べている。読後、生成の仕組みが理解しやすくなった一方、解説は丁寧でも本書だけで数学を理解するのは難しかったという。ヨビノリのYouTube動画も取り入れると理解しやすくなったとしており、評価は5段階中3である。
この本について
機械学習の数理アルゴリズムを数式で捉え、その計算をPythonプログラムに実装して学ぶ書籍である。教師あり学習と教師なし学習の考え方および実装を扱い、線形回帰や分類の基本モデルから、畳み込みニューラルネットワークを使う画像分類までを範囲に含む。数式の説明とプログラムによる確認を結び付け、アルゴリズムがどのように計算されるかを追える構成である。学習に必要な高校数学と理系大学教養レベルの数学は前半で解説し、以降の機械学習の数式を読むための基礎とする。画像分類の例まで進むため、基礎的な回帰・分類とニューラルネットワークによる応用例を、数理と実装の両面から学べる。
楽天ブックスの商品説明と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。