なっとく!機械学習 : 問題解決に向けたモデル策定と実装・実証実験のスタートライン
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なっとく!機械学習 : 問題解決に向けたモデル策定と実装・実証実験のスタートライン
翔泳社, 2022.4
- Other Title
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Grokking machine learning
なっとく機械学習 : 問題解決に向けたモデル策定と実装実証実験のスタートライン
- Title Transcription
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ナットク キカイ ガクシュウ : モンダイ カイケツ ニ ムケタ モデル サクテイ ト ジッソウ ジッショウ ジッケン ノ スタートライン
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University of Tsukuba Library, Library on Library and Information Science
007.13-Se8510022006852
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Note
監訳: クイープ
参考文献: p [491] -498
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Description and Table of Contents
Description
本書では、機械学習モデルとその使い方の２つを学びます。機械学習モデルにはさまざまな種類があります。イエスかノーかといった決定論的な答えを返すものもあれば、確率的な答えを返すものもあります。また、数式を使うものもあれば、ｉｆ文を使うものもあります。共通しているのは、答え、つまり予測を返すということです。本書で取り上げる機械学習は、この予測を返すモデルを構成するタイプです。本書を最大限に活用するためには、ビジュアルな思考を持ち、直線のグラフ、方程式、基本的な確率などの初歩的な数学を理解していることが必要です。また、本書では、実際のデータセットにいくつかのモデルを実装・適用するので、Ｐｙｔｈｏｎのコーディング方法を知っていると役に立ちます（必須ではありませんが）。本書を読み終えたら、以下のことができるようになります。線形回帰、ロジスティック回帰、ナイーブベイズ、決定木、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、アンサンブル手法など、予測型機械学習における最も重要なモデルとその動作について説明できる。また、それらのモデルの長所と短所、使用するパラメータを明確にする。これらのモデルが実世界でどのように使用されているかを確認し、解決したい特定の問題に対して機械学習を適用する方法の候補を策定する。これらのモデルを最適化し、比較し、改善する方法を学び、最高の機械学習モデルを構築する。手書きであれ、既存のパッケージであれ、モデルをコーディングし、実際のデータセットで予測に使用する。あなたが特定のデータセットや問題を想定しているのであれば、その適用方法や抱えているモデルを実装し、実験する出発点として、本書がとても役に立つことでしょう。
Table of Contents
- 機械学習は常識であり、その常識を行使するのはコンピュータ：機械学習とは何か？
- 機械学習の種類
- 点の近くを通る直線を引く：線形回帰
- 訓練プロセスの最適化：学習不足、過学習、テスト、正則化
- 直線を使ってデータ点を切り分ける：パーセプトロン
- 連続するデータ点の分割：ロジスティック分類器
- 分類モデルの評価方法：正解率とその他の指標
- 確率を最大限に利用する：ナイーブベイズモデル
- 質問しながらデータを分割する：決定木
- 要素を組み合わせて性能を向上させる：ニューラルネットワーク〔ほか〕
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