概要

前処理からAutoMLまで、ビジネス現場で使えるAIモデル構築を100問で習得する

想定読者

Pythonの基礎は習得済みで、教師あり・なし学習を実務レベルまで引き上げたいデータ分析初中級者

こんな人には向いていない

• 機械学習の数理的背景(線形代数・確率論)を体系的に学びたい読者には数式の扱いが薄すぎる
• 深層学習(ニューラルネットワーク・CNN・Transformer)を中心に学びたい読者には扱いがない
• すでにscikit-learnとPyCaretを使って本番モデルを運用している実務者には演習レベルが基礎的すぎる可能性がある

読了後にできるようになること

• k-means・階層クラスタリング・DBSCANなど複数の教師なし学習アルゴリズムの使い分けができる
• PCA・t-SNE・UMAPによる次元削減と可視化を目的に応じて選択できる
• 回帰・分類モデルのパラメータチューニングとモデル評価指標(精度・F1・混同行列)を実装できる
• SHAPを用いたモデル解釈性の可視化で、予測根拠をビジネス担当者に説明できる
• PyCaretによるAutoMLで、前処理からモデル選択・比較を自動化する手順を理解できる
• 分析手法ごとに問題を解く構成で、どのアルゴリズムをどの状況に適用するか判断軸を身につけられる

本書のキー概念(章解説)

• 第 1 章 教師なし学習 — クラスタリング(k-means・階層・スペクトラル・DBSCAN・HDBSCAN) — アルゴリズム選択の判断軸を先に掴むと後半の教師あり学習との対比が鮮明になる
• 第 2 章 教師なし学習 — 次元削減(PCA・t-SNE・UMAP・Isomap) — 可視化目的か前処理目的かで手法選択が変わる点に注目
• 第 3 章 教師なし学習 — 応用演習 — 第1〜2章の手法を組み合わせるノック群。現場データへの適用イメージを持ちやすい
• 第 4 章 教師あり学習 — 回帰 — 線形モデルから非線形モデルへの移行ロジックを追うと汎化性能の概念が定着する
• 第 5 章 教師あり学習 — 線形モデルの発展 — 正則化(Ridge・Lasso)の効果をコードで確認できる章
• 第 6 章 教師あり学習 — 決定木系アルゴリズム — Random Forest・GBDTの使い分けを演習で体感できる
• 第 7 章 教師あり学習 — 分類と評価指標 — 混同行列・精度・再現率・F1の使い分けは実務で頻出。最重要ノック群のひとつ
• 第 8 章 教師あり学習 — クロスバリデーションとハイパーパラメータ探索 — GridSearchCV・RandomizedSearchCVの実装例は業務コードへの転用がそのまま効く
• 第 9 章 モデル解釈性 — SHAP — ブラックボックスモデルの予測根拠を可視化する手法。ステークホルダー説明に必要な実践スキル
• 第 10 章 AutoML — PyCaret — AutoMLの限界と使いどころを把握してから活用すると過信を避けられる

ハイライト

• 数学的な説明は極力控え、前処理からパラメータチューニング、AIアルゴリズムの特徴や長所短所まで学べます。(本書の最大の設計方針である数式回避と実践重視のスタンスが端的に示されている)
• 本書は分析手法ごとに1つずつ課題を解いていくので、頭の整理にも良いかなと思います。(年次書籍ガイド記事でのコメント。手法ベースの問題構成が学習整理に有効という評価)

外部からの言及

• データ分析・機械学習の推薦書リストに年次で繰り返し掲載されており、入門から実践への橋渡し書として安定した位置付けを得ている。分析手法ごとに1問ずつ解く構成が知識整理に有効という評価が複数年の記事に共通する(qiita)

編集メモ

Qiita上の年次書籍ガイド(868likes・443likes)に複数年にわたって掲載されており、安定した参照書として位置付けられている。大量のいいね直接付与ではなくキュレーション記事経由での言及が主体のため practicalと判定。

読む前に押さえておきたいこと

• PythonでのNumPy・Pandasを使ったデータ操作の基礎
• scikit-learnのfitとpredictの基本的な使い方
• 機械学習の教師あり・なし学習の概念的な理解(用語レベルで構わない)

学習のコツ

• 第7章(分類と評価指標)は業務で最も直面する問いに対応するため、教師なし学習の章より先に着手する選択肢もある
• 各ノックを解く前に自分でコードを書いてから模範解答と比較すると、思考の漏れを効率的に発見できる
• 第9章のSHAPは第4〜8章のモデルと組み合わせることで初めて意味を持つ。単独で読まず直前の章と連動させる
• AutoML(第10章)は先に手動チューニング(第8章)を体験してからにすると、自動化の限界を理解したうえで活用できる