仕事ではじめる機械学習 第2版 の商品レビュー

有賀康顕(著者),中山心太(著者),西林孝(著者)

2025/08/26

前半はかなり期待していた内容に近く、概要を押さえながら必要な内容を徐々に教えてくれて非常によかった。

後半は今後仕事で使う場合にこんなケースがあるんだ、という突飛ではなく現実的な例を紹介していて、人によってはすごく刺さる内容だったと思いつつ、自身としては、仕事ではじめるためにここからランプアップするにはどうするか、といった内容を期待していたのでタイトルや前書きから感じたところとの方向性の違いについては個人的には残念だった。
とはいえ、良書であることに違いはないし読みやすい薦められる一冊。

2024/11/21

(個人の練習ではなく)仕事やビジネスに機械学習を適用するための指針が示されている。
単に汎化性能が高いだけではダメで、施策効果をどのように計測するか、学習モデルをどうやって解釈するか、といった実践寄りなノウハウが多く掲載されている。

2022/10/25

内容は読み易いが、誤字脱字が多く、意図した内容と真反対の意味になっていそうな文章も時々あるのが難点。

2021/12/26

基本的なことがまとまっていて良い。機械学習関連のプロジェクトを立ち上げるなら、関係者全員これくらい理解できていないと議論できないんじゃないかなと思う。

中身としてはやっぱりプロジェクトの最初だなと。何を検証したいのかをはっきりさせる（現状のベースラインはどこで、どうなったら良いのか）。その過程で、これは現実的にできそう、できなさそうってことを区別しておくと。

知らなかった概念としてはバンディットアルゴリズムの発想が面白いと思った。広告配信とか考えるときに使える。

2021/06/20

で，仕事でどう使えばいいのか，というのが機械学習の難しいところで，本書はその手の疑問を幾らか解消してくれる。機械学習の本であるが，そもそも機械学習が要らないパターンについても触れられている（実務上重要だろう）。

機械学習のユーザーになったときに，あらかじめ読んでおくと対応が楽になるかもしれない。

2021/05/08

初版は「簡単すぎる本かな」とスルーしてしまったのですが評判が高く、改版が出たので買ってみた。
実例がややWebサイト周りになっている感はあるが、導入としては素晴らしい本。題名に偽りなし。もちろん広い範囲を扱っているので、もうちょっと知りたいというところで終わってしまうが、各章で紹介される「次に読む本」が実に的確で入門者向けに気配りが行き届いている。
データ分析を始めて格闘していた過去の自分に送り届けたい本。