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【送料無料】機械学習がわかる統計学入門 統計学で読み解くAI、データサイエンス、機械学習どんどんわかる、見えてくる!／涌井良幸／涌井貞美

ジャンル: AI・機械学習書籍
ショップ: bookfan 2号店 楽天市場店
商品コード: bookfan:12547575

著者涌井良幸(著) 涌井貞美(著)出版社技術評論社発売日2021年07月ISBN9784297122195ページ数207Pキーワードきかいがくしゆうがわかるとうけいがくにゆうもんとう キカイガクシユウガワカルトウケイガクニユウモントウ わくい よしゆき さだみ ワクイ ヨシユキ サダミ9784297122195内容紹介機械学習は現代のAI（人工知能）になくてはならない技術です。一方で、機械学習の理解には統計学の知識が必要不可欠です。本書はその機械学習の理解に必要な統計学の知識をわかりやすく解説した入門書です。図を多用し、具体例を重視した内容になっています。また、Excelを使って解説するので、大学レベルの難しい数学の知識のない入門者でも、視覚的にそのしくみを学ぶことができます。機械学習を目的とした統計学の手法「教師あり学習」や「教師なし学習」を理解したい人に最適な入門書です。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次1章 統計学と機械学習（統計学と機械学習の関係/機械学習と統計学が対象とするデータの違い ほか）/2章 データサイエンスの基本（データについての言葉/クロス集計とクロス集計表 ほか）/3章 「教師あり」機械学習と統計学（線形の単回帰分析/線形の重回帰分析 ほか）/4章 「教師なし」機械学習と統計学（階層的クラスタリング/非階層的クラスタリングとk‐means法 ほか）/付録（ソルバーの使い方/データサイエンスのための行列の基礎知識 ほか）

1. この本の詳しい内容紹介

本書は、現代のテクノロジーの核である機械学習やAI、データサイエンスを、単なる「アルゴリズムの使い方の習得」に留めず、その根底にある「統計学」の視点から紐解くことを目的とした一冊です。多くの学習者が陥りがちな、数式やコードの表面的な理解から脱却し、なぜその手法が有効なのか、データからどのような意味を抽出できるのかという本質的な理解を促します。章構成は、基礎的な確率論や統計的推釈から始まり、回帰分析、分類問題、そしてそれらがどのように機械学習のモデル（決定木やロジスティック回帰など）へと結びついていくのかを、論理的なステップを踏んで解説しています。主要なテーマは「統計学と機械学習の連続性」であり、データの背後にある構造を読み解くための思考プロセスを提示しています。特に、単に計算手法を教えるのではなく、データのばらつきや不確実性をどのように扱うかという、統計学特有の「不確実性の管理」という概念が、いかに機械学習のモデル構築や精度評価に直結しているかを強調しています。これにより、読者は断片的な知識ではなく、一貫した理論的背景を持ったデータサイエンスの全体像を把握することが可能になります。

2. この本のハイライト・見どころ

• 確率分布の基礎から機械学習の予測モデルへの応用プロセスにおける論理的な繋がり
• 回帰分析や分類といった統計的手法と、現代的なアルゴリズムの直接的な関連性
• データのばらつきや誤差をどのように解釈し、モデルの信頼性を評価するかという視点
• 統計的仮説検定を用いた、分析結果の有意性を判断するための科学的な思考法
• 機械学習における「学習」の本質を、統計的な最適化の観点から読み解くアプローチ
• 複雑な数式を、直感的なイメージや図解とともに理解するための教育的な解説
• データサイエンスにおける特徴量選択や前処理の統計的な根拠の提示
• ブラックボックス化しがちなAIの挙動を、統計学の言葉で言語化する力

3. This book provides the following knowledge and skills

• 機械学習アルゴリズムの動作原理を、数理的な根拠に基づいて説明できる能力
• 分析結果の妥当性や精度を、統計的な指標を用いて客観的に評価するスキル
• 未知のデータに対して予測を行う際の、不確実性やリスクを管理するリテラシー
• データの前処理や特徴量エンジニアリングにおける、理論に基づいた判断力
• AIの予測結果に対して「なぜそうなったか」という解釈性を付与するための知識
• 統計学の基礎概念を、実践的なデータサイエンスの文脈へと変換して活用する応用力

4. こんな方におすすめ

• 機械学習のライブラリは使えるが、その内部で起きている理論に不安を感じているエンジニア
• データサイエンスの学習を始めたいが、数学や統計学のどこから手をつけるべきか迷っている初心者
• AIの導入や活用を検討しており、データに基づいた意思決定の根拠を求められるビジネスパーソン
• 統計学の基礎知識を、より実践的な機械学習技術へと結びつけたい学生や研究者

5. 著者について

著者の涌井良幸氏は、データサイエンスや統計学の教育において定評のある専門家です。複雑な数理的概念を、専門外の人々にも分かりやすく、かつ本質を損なわずに伝える卓越した解説力を持っています。共著の涌井貞美氏と共に、初心者から中級者へステップアップするための、理論と実践の橋渡しとなる教材を数多く執筆しており、その著書は学習のロードマップとして高く評価されています。

6. 類似書籍・関連テーマとの比較・位置づけ

本書は、Pythonなどのプログラミング手法に特化した「実装重視」の書籍や、数式のみを追求する「理論特化」の数学書の中間に位置付けられます。既存の機械学習入門書が「どう使うか」に焦点を当てているのに対し、本書は「なぜ機能するか」という統計学的背景を補完する役割を果たします。数学的な厳密さと、実用的な理解のバランスが非常に優れた、学習の欠落を埋める補完的な一冊です。

7. 総評・まとめ

本書の最大の価値は、機械学習を「魔法の箱」としてではなく、論理的な統計学の延長線上にある「道具」として再定義させてくれる点にあります。流行の技術に振り回されることなく、データの背後にある真実を見抜くための強固な基礎力を養うことができます。読後には、単なるアルゴリズムの知識を超え、データから価値を抽出するための、科学的で一貫した思考プロセスが手に入ります。データサイエンスという広大な海を航海するための、信頼できる羅針盤となる一冊です。