機械学習入門 の商品レビュー

大関真之(著者)

2018/01/28

魔法の鏡（実はコンピュータ）とお妃様ととの軽妙なやり取りでディープラーニングをとっつき易く学ぶというコンセプトで書かれたと思われるが、易しい入門書としてはお妃様が意外と賢い設定（特に後半）で逃げている印象。ここまで砕けて書くならもっと徹底して分かりやすさを追求して欲しいところです。

2017/07/31

・これで何かできるようになるわけではないけれど、機械学習って何なのかざっくりわかって次につなげられる
・数式はない（ので、理論が知りたいなら別の本）
・読みやすい、面白い
・参考書籍がたくさん載っている
「機械学習ってなんなの？　どう捉えればよいの？　というかどういう風な感じで動くの？？」という恐怖を和らげて「頑張れば自分にも少しくらい出来るんじゃね？」と思わせてくれる本。私は好きな本。

2017/07/30

平易な言葉で書くように努力されているので、一見分かったような気になるが、残念ながら初心者が読んだところで「なるほど分からん」という感想にしかならない。

2017/03/21

機械学習初心者には非常に読みやすい本。
ついでに数学の知識の何が機械学習に結びついてるかもわかるので、数学ってどんな意味あるの？って人にも有効かもしれません。

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非線形の関数を複数組み合わせることで、非常に難しい形や性質をもった関数を作り出す。これが機械学習の内部で行われていること。その形を変形させて最も適切なものを見つけ出すのが最適化問題の役目。
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教師あり学習では、機械が学習を通じて賢くなり、人間の代わりをする方向性の発展がある。
教師なし学習では、特徴量から人間にも理解しやすいパターンを選びだしたり、グループ分けやクラスタリングをすることで人間を賢くする方向性での利用法がある。
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ボルツマン機械学習とは
画像のピクセルを分析する機械学習。どのピクセルには何色が出やすいか、隣同士の関係性がどういう傾向にあるかなどを学ぶ。
これでは双方向型のニューラルネットワークを形成する。
⇔しかし、これは情報量が多くなりすぎて、動作が遅くなる
➤制限付きボルツマン機械：隠れ変数を用いることで、自分達の定義した部分の情報と別の部分を区別できるようになり学習速度を上げることが可能になる。