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本記事の信頼性
現在はデータサイエンティストとして大企業で活動しています。
1. 結論：機械学習の全体概要を理解することができる良書！
2016年に第1版が発売された書籍。時代に合わせて改編され、2022年現在第3版まで発売されている人気の高い1冊です。
読者のレベル感によらず、どんな方にとっても有益になる情報が広く網羅されているため、機械学習の学習本としておすすめしやすい。
本書のおすすめポイントは以下のとおり。
1点目は、理論と実践のバランスがちょうどいいこと。機械学習モデルの理論を数式を用いて解説されている一方で、Pythonを使ったサンプルコードも記載されており具体的な実装方法まで学ぶことができます。とにかく機械学習を体験したい方は実装部分を真似すればいいし、モデルの理解を深めたい方は理論部分の読破を目指せばいい。読者の目的に応じて幅広い使い方ができるでしょう。
2点目は、機械学習モデルの基礎をまんべんなく学べること。教師あり学習の多様なモデルをはじめ、クラスタリングなどの教師なし学習、そして強化学習にまで触れられています。もちろん、一つ一つのボリュームが多いとは言えませんが、全体感を理解するには十分な内容が凝縮されています。本書を読み込んだ後で、足りない部分を補っていけば良いと思います。
3点目は、機械学習の適用事例まで記載されていること。機械学習を学びたい方は相当数いらっしゃいますが、機械学習の具体的な用途、適用先までイメージできている方は多くありません。本書では機械学習モデルを構築した後、実際の現場ではどのように利用されているのかを想像できる内容が用意されています。
私自身、学生時代に第1版を購入し、未だにデスクに置いています！そのくらい価値のある1冊だと思います。
2.
| 対象 | |
| 発行日 | |
| ページ数 | |
| 特徴 | |
| 章立て |
Pythonでデータ分析する方法を学べるおすすめ本5選でもご紹介させていただいた書籍。
3.
上記で注目すべきは、「データ」を基にしたアルゴリズムによって、「学習と予測を行う」ことです。
- 予測：入力に対して機械学習モデルが出力を予測
また、頻出する用語として、以下を理解しておきましょう。
説明変数を入力して、目的変数を出力する機械学習モデルを作成するということですね！
4.
ここでは、機械学習を行う流れと書籍中の対応する章をご説明します。
1. データ収集
2. 前処理
3. 学習
4. 予測・評価・パラメータチューニング
まずは、データを集める必要があります。近年ではデータセットが公開されていることも多くなっていますが、ビジネス利用の場合やユニークな学習を行いたい場合には自分でデータを収集しなくてはいけません。その場合、難易度は上がりますが、スクレイピングなどを行うと良いでしょう。本書ではデータ収集に関する内容は含まれていないため以下の記事をご参考ください。
次に、データの前処理を行います。ここでは、広い意味で前処理という言葉を利用しており、主に以下の作業を想定しています。
学習フェーズに入る段階で機械学習は8割近く終わったと言っても良いでしょう。そのくらい前処理という作業は重要で大変ということです。この前処理は
そしていよいよ機械学習モデルの学習です。機械学習は大きく3種類に分けられます。
本書のメインパート。教師あり学習を中心に基本的な機械学習モデの理論と実装の両軸で学習することができます。すべてのモデルを理解、実装できる必要はなく、必要に応じて学びを進めていけば良いと思います。
最後に、予測・評価・パラメータチューニングです。構築したモデルは実際に予測をし評価する必要があります。事前に評価しないとビジネスなどで利用できるか信用できないので。ただ評価方法やデータによって評価結果は大きく変わってしまうため慎重に行う必要がある作業になります。また、モデルによってはパラメータを含んでいる場合があります。このパラメータの変更によってもモデルは姿を変えます。したがって、パラメータを変えながらチューニングを行っていきます。これらについて言及されているのが本書の第6章です。
これで機械学習のフローは以上ですが、本書には機械学習の適用事例も記載されています。感情分析（自然言語処理）やWebアプリについて記載されているため、業務イメージが想像しやすくモチベーションアップにも繋がるでしょう（）。
5.
本書はボリュームが多く内容も多岐に渡るため、おすすめの読み方をご紹介します。
・・
・
前処理パートは機械学習を学ぶ上で必須です。データの扱い方はモデルに依存せず共通であるため理解しておく必要があるでしょう。
また、可視化に用いられるmatplotやインタラクティブな処理が可能なJupyterlabも扱えるようになっておく必要があります。前処理やモデルの評価時には頻繁に利用することになります。
逆に機械学習モデルについては、詳細に理解する必要はないと思います。必要に迫られたタイミングで1つ1つ学んでいけばよく、「
適用事例は読み物として重宝します。スキマ時間や気分転換を兼ねて読むことで機械学習の適用先のイメージを描くことができアイデア創出やモチベーションアップにも繋がります。
6.
本書は、機械学習初心者の方向けに全体感を掴んでもらうために丁度良い1冊になっていると思います。
本ブログでは、株式やプログラミングに関する記事を投稿しています。
プログラミング（Python）を学びたい方におすすめの書籍やプログラミングスクール、おすすめの学習方法などをご紹介しておりますのでぜひご覧ください。
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