ISBN 9784297106409
図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書
概要
機械学習とディープラーニングの全体像を図解で体系的に把握する
想定読者
AIエンジニアへの転職・就職を検討しているエンジニア1〜3年目、または機械学習関連プロジェクトの周辺にいて基礎を体系的に整理したい実務者
こんな人には向いていない
- Pythonでのモデル実装経験がすでにあり、アルゴリズムの数学的背景まで掘り下げたい人には説明の深度が不足する
- G検定以上の資格試験(E資格・数学的な証明)に向けた演習教材を求める人には本書の演習量では対応しきれない
- 業務でTensorFlow・PyTorchを実際に動かして学びたい人には、コード量が少なくハンズオン的な満足感は得にくい
読了後にできるようになること
- AI・機械学習・ディープラーニングの概念的な違いと歴史的背景を説明できる
- 教師あり・教師なし・強化学習の各パラダイムと代表アルゴリズム(SVM・決定木・k-NN・k-means・ベイジアンモデル等)の使い分けを理解する
- 機械学習の標準ワークフロー(データ収集→整形→モデル作成→ハイパーパラメータチューニング→評価)の全体像を把握できる
- CNN・RNN・GAN・オートエンコーダといったディープラーニングアーキテクチャの役割と適用領域を説明できる
- 誤差逆伝播法・勾配消失問題・転移学習など、ディープラーニングの学習プロセス上の重要概念を理解する
- GPU・フレームワーク・クラウドMLサービスなど、実務開発環境の構成要素をひと通り把握できる
本書のキー概念(章解説)
- 第 1 章 人工知能の基礎知識 — AI・ML・DLの定義と歴史。読み飛ばしても後続章は読めるが、転職面接での説明練習に活用できる
- 第 2 章 機械学習の基礎知識 — 教師あり・教師なし・強化学習の分類と活用事例。概念整理に最も有効な章
- 第 3 章 機械学習のプロセスとコア技術 — データ整形〜ハイパーパラメータ調整まで実務ワークフロー全体をカバー
- 第 4 章 機械学習のアルゴリズム — 回帰・SVM・決定木・アンサンブル学習・ロジスティック回帰・次元削減など網羅的。辞書的に参照できる
- 第 5 章 ディープラーニングの基礎知識 — ニューラルネットワークの歴史と画像・自然言語への応用概説
- 第 6 章 ディープラーニングのプロセスとコア技術 — 誤差逆伝播・勾配消失・転移学習。概念理解に特化した説明で数式は最小限
- 第 7 章 ディープラーニングのアルゴリズム — CNN・RNN・GAN・物体検出まで。各手法の特徴を図解で把握するのに適した章
- 第 8 章 システム開発と開発環境 — 言語・ライブラリ・フレームワーク・GPUプログラミング・クラウドMLサービスの概観。全体像把握後にキャリア選択の参考として読むと効果的
ハイライト
- 機械学習・ディープラーニングについて学ぶための、図解形式の解説書です。エンジニア1年生、機械学習関連企業への就職・転職を考えている人が、機械学習・ディープラーニングの基本と関連する技術、しくみ、開発の基礎知識などを一通り学ぶことができます。(対象読者と学習ゴールが端的に示されており、本書の立ち位置を最も端的に示している箇所)
- 非常にわかりやすい説明となっており、こちらも教材として有用でないかと思いました(G検定受験者が本書を補助教材として評価した際の率直なコメント。図解の明快さを支持している)
外部からの言及
- Webディレクターからデータアナリストへのキャリアチェンジを目指す学習者が、データサイエンス概論の導入書として本書を位置づけて活用している。他の入門書と並べて読む際の概念整理役として選ばれる傾向がある(qiita)
- AWS MLA(機械学習アソシエイト)資格学習者が、機械学習の基礎知識がほとんどない段階から試験の前提知識を補うために購入するケースが見られる。試験対策の補助教材として機能しているが、試験演習問題の代替にはならない(qiita)
- 遺伝的アルゴリズムや決定木など特定アルゴリズムの解説記事で参考文献として挙げられており、アルゴリズムの概念説明の出典として引用されている。ただし本書自体の内容を詳しく論じる記事は少ない(qiita)
編集メモ
Qiita検索で確認できた直接言及記事は5件(likes合計約24)。資格試験・入門学習の参考文献として挙げられるケースが中心で、定番リファレンスとして繰り返し引用される水準には至っていない。入門書カテゴリでの補完的な位置づけ
読む前に押さえておきたいこと
- Pythonの基礎文法を読んだことがある程度で十分(コード演習は本書の主眼ではない)
- 四則演算・比率・グラフ読解など高校数学レベルの数的リテラシーがあれば内容を追える
- 特定のITシステム経験は不要。ビジネス職・非エンジニア職でも読み進められる設計
学習のコツ
- 1〜2章は概念整理に特化しているため、転職面接や社内説明の準備に最適。既にMLに触れている人は3章のワークフロー説明から入ると時間効率が良い
- 4章(MLアルゴリズム)と7章(DLアーキテクチャ)は辞書的に使える構成。最初から通読せず、業務や試験で登場したアルゴリズムを確認する用途で参照するとロングテール的に活用できる
- 本書はコード例より概念図が中心のため、PythonとsciKit-learnの実装演習には別途Jupyter NotebookやKaggleチュートリアルを並行させると理解が定着しやすい
- G検定・AWS MLA・Azure AI Fundamentalsなど、概念理解重視の資格試験の下地作りに向いている。資格試験の公式テキストを読む前に本書で語彙を揃えると効率的
出版社による内容紹介
機械学習・ディープラーニングについて学ぶための、図解形式の解説書です。エンジニア1年生、機械学習関連企業への就職・転職を考えている人が、機械学習・ディープラーニングの基本と関連する技術、しくみ、開発の基礎知識などを一通り学ぶことができます。 1章 人工知能の基礎知識 人工知能とは 機械学習（ML）とは ディープラーニング（DL）とは 人工知能と機械学習が普及するまで 2章 機械学習の基礎知識 教師あり学習のしくみ 教師なし学習のしくみ 強化学習のしくみ 統計と機械学習の違い 機械学習と特徴量 得意な分野、苦手な分野 機械学習の活用事例 3章 機械学習のプロセスとコア技術 機械学習の基本ワークフロー データの収集 データの整形 モデルの作成と学習 バッチ学習とオンライン学習 テストデータによる予測結果の検証 学習結果に対する評価基準 ハイパーパラメータとモデルのチューニング 能動学習 相関と因果 フィードバックループ 4章 機械学習のアルゴリズム 回帰分析 サポートベクターマシン 決定木 アンサンブル学習 アンサンブル学習の応用 ロジスティック回帰 ベイジアンモデル 時系列分析と状態空間モデル k近傍(k-NN) 法とk平均(k-means)法 次元削減と主成分分析 最適化と遺伝的アルゴリズム 5章 ディープラーニングの基礎知識 ニューラルネットワークとその歴史 ディープラーニングと画像認識 ディープラーニングと自然言語処理 6章 ディープラーニングのプロセスとコア技術 誤差逆伝播法によるニューラルネットワークの学習 ニューラルネットワークの最適化 勾配消失問題 転移学習 7章 ディープラーニングのアルゴリズム 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 再帰型ニューラルネットワーク（RNN） 強化学習とディープラーニング オートエンコーダ GAN（敵対的生成ネットワーク） 物体検出 8章 システム開発と開発環境 人工知能プログラミングにおける主要言語 機械学習用ライブラリとフレームワーク ディープラーニングのフレームワーク GPUプログラミングと高速化 機械学習サービス
この本がどの学習段階で役立つかは、 関連する ロードマップ から確認できます。