立石 実からの伝言

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**＜/p＞ ＜p＞数学がニガテでも大丈夫！機械学習をやさしく学ぼう＜/p＞ ＜p＞「機械学習に興味があるけど、どの本を見ても数式が出てきて、分からない・・・」＜/p＞ ＜p＞本書は、そんな方にぴったりの本です。

＜br /＞ 機械学習を勉強中のプログラマ「アヤノ」と、友達の「ミオ」の会話を通じて、楽しく学んでいきます。

＜/p＞ ＜p＞本書では、＜/p＞ ＜p＞・そもそも機械学習がどうして注目を集めているのか？＜br /＞ ・機械学習でできることにはどんなことがあるのか？＜br /＞ ・どんな時に、回帰や分類を使うと有効なのか？＜/p＞ ＜p＞といった基本的なところから始まり、＜/p＞ ＜p＞・回帰や分類の具体的な題材に対して、どのように解決方法を考えていくのかをステップバイステップで解説＜br /＞ ・その解決方法を数式の形で表すとどうなるのかも、丁寧に説明＜br /＞ ・実際にプログラムの形にした場合の例＜/p＞ ＜p＞まで、丁寧に、じっくりと説明していきます。

＜/p＞ ＜p＞とくに、数式については、高校で習った数学を忘れている方でも分かるように、つまづきやすいところや理解しにくいところを重点的に解説します。

＜/p＞ ＜p＞機械学習の数式に対するモヤモヤを、一掃したいエンジニアの方に最適な1冊です。

＜/p＞ ＜p＞【各章の概要】＜br /＞ ●Chapter1 ふたりの旅のはじまり＜/p＞ ＜p＞機械学習がどうして注目を集めるようになってきているのか、また機械学習を使うと、どういうことができるのか、といった概要について説明しています。

＜br /＞ また、回帰、分類、クラスタリングといったアルゴリズムについて簡単に解説しています。

＜/p＞ ＜p＞●Chapter2 回帰について学ぼう〜広告費からクリック数を予測する＜/p＞ ＜p＞「広告にかける費用から、クリック数を予測する」を題材として、回帰について学びます。

まずは予測するためにどんな式を導けばよいかをシンプルな例で考えて、それが求める結果に近づくようにするための方法を考えていきます。

＜/p＞ ＜p＞●Chapter3 分類について学ぼう〜画像サイズに基づいて分類する＜/p＞ ＜p＞「画像のサイズから、縦長と横長に分類する」を題材として、分類について学びます。

Chapter2と同様に、分類のためにどんな式を導けばよいかをまず考え、それを最適な結果に近づけるための方法を考えていきます。

＜/p＞ ＜p＞●Chapter4 評価してみよう〜作ったモデルを評価する＜/p＞ ＜p＞Chapter4では、Chapter2とChapter3で考えたモデルがどのくらい正しいかの精度を確認していきます。

どのようにモデルを評価するのか、また、評価するための指標にはどんなものがあるのかについて学習します。

＜/p＞ ＜p＞●Chapter5 実装してみよう〜Pythonでプログラミングする＜/p＞ ＜p＞Chapter5では、Chapter2からChapter4までで学んだ内容を元に、Pythonでプログラミングをしていきます。

ここまで数式で考えてきたことを、どのようにプログラミングしていけばいいかが分かります。

＜br /＞ ※プログラムはPython 3で実装します＜/p＞ ＜p＞Appendix＜br /＞ Appendixには、Chapter1からChapter5までに入りきらなかった数学やプログラミングの解説を入れていますので、必要に応じて参照してください。

＜br /＞ 総和の記号・総積の記号／微分／編微分／合成関数／ベクトルと行列／幾何ベクトル／指数・対数／Python環境構築／Pythonの基本／NumPyの基本＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。

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