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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 ]

ジャンル: AI・機械学習書籍
ショップ: 楽天ブックス
商品コード: book:20671263
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伊藤 真 翔泳社パイソンデウゴカシテマナブ アタラシイキカイガクシュウノキョウカショ ダイサンパン イトウ マコト 発行年月：2022年07月19日 予約締切日：2022年07月18日 ページ数：440p サイズ：単行本 ISBN：9784798171494 伊藤真（イトウマコト） 2000年、東北大学大学院にて動物のナビゲーション行動の数理モデルの研究で情報科学博士取得。2004〜2016年、沖縄科学技術大学院大学神経計算ユニットの実験グループのリーダーを務め、脳活動のデータ収集とその解析に従事。動物の脳活動を強化学習モデルで説明する研究を行う。現在は、民間企業にて機械学習やコンピュータービジョンの産業利用に従事（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1章 機械学習の準備／第2章 Pythonの基本／第3章 グラフの描画／第4章 機械学習に必要な数学の基本／第5章 教師あり学習：回帰／第6章 教師あり学習：分類／第7章 ニューラルネットワーク・ディープラーニング／第8章 ニューラルネットワーク・ディープラーニングの応用（手書き数字の認識）／第9章 教師なし学習／第10章 要点のまとめ 数式をプログラムに実装して機械学習の基礎をしっかり学べる。教師あり学習・教師なし学習の考え方と実装方法を丁寧に解説。 本 パソコン・システム開発 その他

本書は、機械学習のアルゴリズムを単なる「便利な道具」として使うのではなく、その背後にある数学的な原理や論理的な仕組みを、Pythonのプログラムを通じて深く理解することを目指した一冊です。第3版では、近年の機械学習の発展やライブラリのアップデートを踏まえ、より実践的かつ体系的な構成へと進化しています。主なテーマは、線形回帰やロジスティック回帰といった基本的な回帰・分類問題から、決定木、サポートベクターマシン（SVM）、そしてクラスタリングといった教師なし学習まで、多岐にわたります。著者の核心的なメッセージは、「コードが動くこと」と「仕組みを理解すること」を切り離さないことにあります。単にscikit-learnの関数を呼び出す方法を学ぶのではなく、データの変換、特徴量の抽出、モデルの評価、そしてモデルの精度を向上させるためのチューニングに至るまで、一連のプロセスを数学的根拠に基づいて解説しています。章構成は、基礎的な数学的知識の復習から始まり、具体的なアルゴリズムの実装、そしてモデルの評価指標の理解へと、段階的にステップアップしていく設計です。これにより、読者は「なぜこのアルゴリズムがこのデータに適しているのか」という、機械学習エンジニアに不可欠な判断力を養うことができます。

• アルゴリズムの数学的論理とPython実装の密接な紐付け
• 回帰、分類、クラスタリングといった主要な学習モデルの体系的理解
• NumPyやscikit-learnを用いた実践的なデータ処理手法
• 特徴量エンジニアリングとデータ前処理の重要性と具体的手法
• 精度評価のための指標（正解率、適合率、再現率など）の深い理解
• 機械学習モデルの過学習を防ぐための汎化性能向上のアプローチ
• 最新のライブラリ環境に対応した、再現性の高い実装コードの習得

• 機械学習アルゴリズムの内部動作に関する数学的・論理的な理解
• Pythonを用いたデータサイエンスの実践的なプログラミングスキル
• 生のデータから機械学習に適した形式へ変換する前処理技術
• モデルの性能を定量的に評価し、改善策を導き出す分析能力
• 新しいアルゴリズムや手法に直面した際、自力で原理を解読する基礎力
• 機械学習プロジェクトにおける一連のワークフローの構築スキル

• 機械学習の「ブラックボックス化」を避け、原理から学びたい初学者
• Pythonの基礎は習得しているが、機械学習の理論的背景に不安があるエンジニア
• 数式と実装のギャップを埋め、より高度なデータサイエンティストを目指す学習者
• 大学や独学で機械学習を学んでおり、体系的な知識の整理をしたい学生

著者の伊藤真氏は、機械学習およびデータサイエンスの教育において深い知見を持つ専門家です。プログラミングの基礎から高度なアルゴリズムの実装まで、初心者にも分かりやすく、かつ学術的な正確さを保った解説に定評があります。同氏の著作は、理論と実践のバランスを重視しており、学習者が「理論の理解」と「実装の成功」を同時に達成できるよう導くスタイルが特徴です。

本書は、ライブラリの使い方のみを解説する「レシピ本」的な書籍と、数式のみを追う「理論書」の中間に位置する、極めてバランスの取れた「教科書」です。既存の入門書が陥りがちな、アルゴリズムのブラックボックス化を徹底的に排除しており、数学的な厳密さとPythonによる実装の具体性を両立させている点が、他の書籍にはない大きな特徴です。

本書の真の価値は、流行の技術やライブラリのアップデートに左右されない「普遍的な基礎力」を養える点にあります。機械学習の世界は日々新しい手法が登場しますが、その根底にある数学的原理は変わりません。本書を通じて、アルゴリズムの内部構造を深く理解することで、読者は新しい技術が現れた際にも、自力でその仕組みを解読し、応用する力を得ることができます。読後には、単なる「コードの書き手」ではなく、データから意味を抽出し、適切なモデルを選択・構築できる「機械学習の設計者」としての第一歩を踏み出していることでしょう。学習の初期段階で手元に置いておくべき、まさに一生モノの技術書と言えます。