集合知プログラミング の商品レビュー

トビーセガラン【著】,當山仁健,鴨澤眞夫【訳】

2020/01/01

初めてPythonという言語を知った本でありなつかしい。
主にレコメンドシステムなどで集合知を説明してある。

1章 集合知への招待
　省略

2章 推薦を行う
　Amazonのサイトで行われている推奨システムに使われている手法を説明
　強調フィルタリングとはユーザーと好みが似た集団をみつけその集団が好きなものをユーザーに推奨する。このとき似た集団を類似性スコアで測る。

3章 グループを見つけ出す
　データクラスタリングの話。ブロガーの文書を分析して似通ったグループに分けていく。

4章 検索とランキング
　クロール手法について説明

5章 最適化
　旅行の最適化について最小コストを求める方法（何がコストかはユーザーの要求によって異なる）
　遺伝アルゴリズムの説明もある。

6章 ドキュメントフィルタリング
　Ｅメールのスパムフィルタリングについて説明。
　単純ベイズ分類器の構築。SQLiteへデータ保存についても説明がある。

7章 決定木によるモデリング
　決定木でユーザーが優良顧客になるか予測する。
　学習する。

8章 価格モデルの構築
　ワインの価格を近傍法で予測する

9章 高度な分類手法：カーネルメソッドとSVM
　省略

10章 特徴を発見する
　ニュースの語彙から特徴を抽出氏文書のカテゴリを分類する。

11章 進化する知性
　遺伝プログラミングについて、省略

12章 アルゴリズムのまとめ
　今までの技術のまとめ

今から振り返ると衰退した手法、発展した手法があり、まったくこのときはまったくなかった手法などもある。

2018/11/07

数学的な説明はそれほどないがチュートリアルのような感じで実際にスクリプトを組んで行くので非常に面白い。

どのようなデータに対してどういったアプローチをするのが良いかが説明されているので実践的。

2016/05/31

2009年くらいの本。大量のログデータからいわゆる機械学習の手法を中心に使って、推薦システムや各種クラスタリングをどのように行うかなどをサンプルコードベースで説明しているのでわかりやすい。アルゴリズムの解説も難しい数式などがないしとっつきやすい。NMFの章で行列計算がでてくるが、そこでも行列とはみたいなとこから解説してるので知らなくてもいける。ニューラルネットワークを使って検索エンジンを作る章では入力層から出力層へ電波していく過程が図になっててわかりやすい。プログラマで機械学習に興味はあるけど具体的に何をしたらいいかわからない人には実際に手を動かして外観を掴みながらできるこの本が良い気がする。

2013/10/06

レコメンドエンジンの実装や人工知能のプログラミングがしてみたいと思い手にとる。

テーマは推薦エンジン、ユーザの相関、ニューラルネットワーク、SVMなどなどを実装できるようになっている。

コードや参考URLも多いので普段からpythonでモノづくりをしている人にはいい本であると思う。
しかしpythonを理解していなくてもいいと書かれてるが、まったくそれは難しいと思う。

とにかくコードにも間違いが多いので、キチンと理解するまで心が折れるかもしれないです（折れかかりました）

2013/06/02

読書会を開催して輪読で読了。

Python2.6でのコードなので、バージョン違いによる文法の違いに注意。
よく参考図書にあげられるが、基本的なことはすべてコードを読んで理解するタイプで理論的な説明はほとんどないので、馴染みの薄い人には本書だけだと辛いかも。

あと、時が経つにつれて、バージョン違いもそうだけど、API利用もほとんどできなくなる（仕様変更やそもそもサービスなくなるなど）ので、どこかの段階でレガシーな知識になるだろう。

2012/05/14

機械学習でよく使用される手法をPythonで組み立て，それを用いてマイニングのイメージをつかむことができます。
オライリーの本に共通ですが，間違いがいくつか。本の数値結果とは一致しない。また，APIの使用方法が異なるなど。

2012/01/09

「集合知」というキーワードに興味があったので読んでみました。読み応えのある本です。集合知に限らず、データマイニング関連の最初の一冊としても良いかもしれません。とてもよくできた本だと思います。なので５点。■データマイニング手法の紹介本訳者前書きにも書かれているのですが、この本は群集の叡智（集合知）を収集するツール・テクニックの紹介本という性質があります。本文中ではそれほど数学的に深い説明もなく、さらっと読み流せるようになっています。「こうすれば使える」というのがよくわかるようになっています。実用性の高い内容です。■サンプルプログラムも可読性が高いサンプルプログラムの言語にはＰｙｔｈｏｎを使用しています。私は本書を読むまでＰｙｔｈｏｎ言語の存在すら知らなかったのですが、そんな人間にもソースがすらすら読めるほど可読性が高いです。紹介されているツール・開発環境はすべてフリーなので、実際に手を動かして一つずつ確かめながら進めていくことができます。

2011/10/02

まだ読んでいる最中ですが
Pythonの具体的なコードとともにアルゴリズムの説明がなされており
理解しやすいです．
Pythonでデータマイニングや機械学習をしようと考えているなら参考になるのではないかと思います．

2011/04/06

いしけんのオススメ
使用言語がPythonってとこがおもしろい。
データの入手元や、解析用ライブラリのインストールの方法まで
丁寧に書かれている。
内容はすごく難しかった。
ビジネスで必要なのはこうゆう分野なんだろうな。

2010/10/29

サンプル一杯で嬉しいが、ちょっとコードが雑な気も。勉強というよりは、研究中に必要なサンプルをトレースすると良いのかもしれない。