機械学習入門 の商品レビュー

大関真之(著者)

2022/06/26

分かりやすく、物語もおもしろい。
フワッと理解したい人にはおすすめ。
ただし、入門書だが、ちゃんと頭を使わないと理解できない。(この点もよかった)

2022/02/20

機械学習の基礎。知識ゼロすぎる自分にとっては、易しい、とか、わかりやすい、とは思わなかった（そもそもが難しい分野だと思うので、簡単にわかるなんてことはない）。おおまかに「こんな感じか」というイメージはできた。

2021/07/17

機械学習について理解する必要があり、この本を手にしました。
全く知識がない状態で大まかに理解するには良かったです。

2021/04/24

機械学習という数式ばかりの学問の本質を童話に即して解説するという非常にユニークな本。その結果、重みの調整がレバーの上げ下げだったり、微分がレバーを少し動かすだったり、訓練データとテストデータが練習問題と本番の入試問題等、初学者にもわかりやすく書かれている。薄いので、すぐに読み終えられる所も良い。
その一方で、タイトルに入門とありつつも、中盤以降は深層学習、スパースモデリングと非負値制約行列分解、イジングモデルとホップフィールドネットワーク、ボルツマン機械学習、隠れ変数、自己符号化や畳み込みニューラルネットワーク等にまで話が及び、比較的高度な内容まで幅広くカバーしている。
そのため、実は機械学習を全く知らない人よりもある程度学んだ人の方が数式をイメージしながら読み進めることで理解が深まりそうと感じた。特に活性化関数が非線形変換の役割を果たすことや、反応の鈍いシグモイド関数の代わりにランプ関数を使う等はこれまでモヤッとしていた部分がだいぶ腑に落ちた。個人的には深層学習等の数式は未学習なので、それらの学習後に再読しても理解が深まりそうな気がする。

2020/04/19

途中までわかりやすかったが、ボルツマン機械学習の話くらいから理解出来ず、少し面白くなかった。
各方法について、文字がつらつら書いてあるだけだから話が整理出来ていなかったのだと思う。
それぞれ何が違うのか最後にまとめられていたらよかったかな。
機械学習の基礎知識を勉強してからこの本を読んだらあぁそういうことかと納得できたと思う。

2020/03/27

評判通りわかりやすかった。

メモ：
順問題と逆問題。
逆問題は、「入力と出力から、矛盾しない関数を見つけること」。
線形変換と非線形変換。
線形変換は伸ばしたり、回転させたり、非線形変換はぐしゃっとする。

2019/03/04

https://sun0range.com/information-technology/9784274219986

2018/12/01

鏡と女王様？のやりとりで学ぶ初心者向け解説書。女王様が意外に？かしこいのでサクサク話が進む。グシャって変形する非線形変換がわかりやすい。
女王様のキャラが好きなので4点

2018/11/24

ざっくり概要を掴める。対話形式なので、とても読みやすい。お妃さまが「主人公の女の子ポジション」なんて珍しい。

2018/10/07

魔法の鏡を作るという、ユニークなテーマを用いることで、初心者でも機械学習が何なのか理解できるようになる本。

最初は「最適化についてわかるようになる本」と勧められ読みました。純文系の私にとって、機械学習という言葉自体敬遠されるべきものとなっていましたが、結構身近なものなのだとわかりました。

機械学習も人間と一緒で、様々なデータを吸収し、関連性つまり関数を見つけることで、認識そして出力までできるようになる。その関数をマニュアル化したものがアルゴリズムと呼ばれるもの。その関数がデータを最適化した存在なのでは。

もちろん機械学習を自分が実施することはないが、自分の学習に機械学習を応用させたいし、「あ、これはどの場合にも当てはまる！」という関数を自分の中にたくさん作っていきたい。