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オンライン機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 単行本（ソフトカバー） – 2015/4/8

海野裕也 (著), 岡野原大輔 (著), 得居誠也 (著),

10

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誰でもすぐにオンライン機械学習を実践できる即戦力の入門書!オンライン機械学習の基礎から理論、実装、応用、最新手法までをすべて網羅し、明快に解説した。この1冊で、面白いほどよくわかる!

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

全29巻のうち第1期として、以下の4点を同時刊行!

『機械学習のための確率と統計』杉山将・著
『深層学習』岡谷貴之・著
『オンライン機械学習』海野裕也/岡野原大輔/得居誠也/徳永拓之・著
『トピックモデル』岩田具治・著

第2期の刊行は2015年8月、第3期の刊行は2015年12月の予定(^o^)/

【シリーズ編者】
杉山将東京大学大学院新領域創成科学研究科教授

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本の長さ

172ページ
言語

日本語
出版社

講談社
発売日

2015/4/8
寸法

15 x 1.2 x 21 cm
ISBN-10

406152903X
ISBN-13

978-4061529038
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商品の説明

著者について

海野裕也
株式会社Preferred Infrasturucture 知的情報処理事業部副事業部長

岡野原大輔
株式会社Preferred Infrasturucture 取締役副社長

得居誠也
株式会社Preferred Networks リサーチャー

徳永拓之
株式会社Preferred Infrasturucture 知的情報処理事業部事業部長

登録情報

出版社 ‏ : ‎ 講談社 (2015/4/8)
発売日 ‏ : ‎ 2015/4/8
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 172ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 406152903X
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4061529038
寸法 ‏ : ‎ 15 x 1.2 x 21 cm

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海野裕也
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岡野原大輔
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2001年東京大学理科一類、理学部情報科学科
2006年 Preferred Infrastructureを共同で創業。
2010年東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻博士課程修了（情報理工学博士）
2014年 Preferred Networksを共同で創業。
現在 Preferred Networks 代表取締役最高研究責任者、Preferred Computational Chemistry 代表取締役社長。
未踏創造事業スーパークリエータ (2005)、東京大学総長賞 (2007)、言語処理学優秀発表賞 (2009, 2010)など
個人HP: https://hillbig.github.io/
個人twitter: https://twitter.com/hillbig
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徳永拓之
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得居誠也
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初学者が、PRMLより先に読むべき1冊！

2015年5月1日に日本でレビュー済み

3章では、機械学習の基本となる

二値分類
線形分類器
パーセプトロン
確率的勾配降下法
サポートベクトルマシン
ロジスティック回帰
多クラス分類

が丁寧に解説されている。
特に、確率的勾配降下法（SGD）については詳しく、
SGDでの問題の解き方が非常にわかりやすい！

4章では、少し高度な

高精度なオンライン学習
オンライン分散並列学習
深層学習で使われるオンライン学習

が解説されていて、勉強になった。
また、学習アルゴリズムが書いてあり、
アルゴリズムの中身が知れるので、とても助かる。

あるブログ「機械学習の有益な書籍情報を共有します。」には、
初学者が最初に読むべき3冊の1冊として紹介されている。

この本には、サポートページやtwitter公式アカウントがある。

13人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

X-men

良い本だと思う

2018年3月22日に日本でレビュー済み

他の方が``オンライン''の意味を勘違いした、と批判していますが、
そういう潜りは放って置き、純粋に良い本です。

一昔前のNLPに近いMLを懐かしみながら読みました。

8人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

そそ

力不足

2015年4月28日に日本でレビュー済み

オンラインとあるが時系列データは出てこない。大量のデータがある時にひとつづつ見て最適化する，という意味。

全体的に，本としてまとまってない。高校数学程度の公式の説明があったり，研究者にしか興味なさそうな誤差解析があったり，数値計算の工夫の章があったり，ばらばらで，それぞれ不完全。著者がそれぞれ知っていることを全部，別々に書いた，という感じ。著者も達成感はあまりないのではないか。読者はさらに後味が悪い。

1章は重厚でよいが浮いている。
2章？？
3章？
4章，特にオンライン最適化の手法をまとめた4.1節は分かりやすい。
5章の内容はよいが浮いている印象。

章立ても（情報量が薄い章タイトルも），Adaptive Regularization of Weight Vectors ，State Synchronous Parallelとか，原論文の用語をそのまま原語で書くやり方も，本としての仕事が雑という印象を抱かせる。テーマ自体は重要で，類書もないので，不要な章を削って，まとまりある本に書き直すのがよい。

39人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazon カスタマー

タイトルが違うと思います。

2017年10月21日に日本でレビュー済み

オンラインとあるがリアルタイム性を持った機械学習ではない。タイトルがまずい気がします。
モデルの解説は素晴らしいが期待していた内容とは異なるため評価ぎ厳しいです。
また実装についてもpythonなどの言語では無く疑似言語のためあまり参考になりません。

役に立った

piqcy

オンライン機械学習の理論的背景を知るための手引きとして

2015年5月2日に日本でレビュー済み

ある程度機械学習について知見があり、オンライン機械学習についても学んでみたい、という人に適した本だと思います。
記載されている数式/証明を読み進めていくにはある程度の前提知識が必要なので、初めての機械学習、という方にはあまりお勧めできません。2章で若干初学者向けの補完がありますが、肝となる4章を読んでいくにはここだけの知識ではきついと思います。
また、実装についての章がありますが、実際にオンライン機械学習システムを構築する方法が書かれているわけではありません(後述します)。そのため、その点を期待されている方は注意してください。

肝となるのは1・4・5章と思います。
オンライン機械学習の概要を1章で、具体的に利用される手法とその理論的な背景を4章で、そして性能評価を行うための手法が5章で解説されています。ここでは、これからオンライン機械学習を使いたい、という人がその理論的な知識を学ぶために必要な情報がコンパクトにまとまっていると思います。

2章は前述の通り数学的な基礎知識、3章は機械学習の主に分類問題における基本的な手法の解説になっています・・・が、このページ数の書籍でそこをカバーするのはやはり難しかったと思います。2章で説明される内容は簡潔過ぎて以降の章の理解に役立つことはほぼないので、いっそ2章を切り捨てて3章の解説を厚めにしてもよかったと思います(3章最後の自然言語への適用はとってつけたようになってしまっているので、ここを厚くするなど・・・)。また、3章は基礎を説明する大事な章ですが数式の誤記が多いのも残念です。ただ、きちんとサポートページで正誤表が公開されているので、あれ、と思った際は確認をお勧めします。
https://sites.google.com/site/daisukeokanohara/kodansha_online_learning

実装について解説している6章ですが、ここで書かれているのは計算処理を実装する上での注意点であり、オンライン機械学習システムを構築する方法、ではありません。
具体的には行列計算の高速/効率化や浮動小数点を扱う上での注意などについて書かれています。個人的にはライブラリ/パッケージ等を使い実際に構築してみよう、という話を期待していたため、同様の期待をされていた方は注意してください。
本書の中には疑似コードによる解説もあるため、それと併せて実際にプログラミング実装を行うことは可能だと思います。ただ、実際構築を行う際はライブラリ等を使うのが大半と思うので、PythonのNumpyやOctave、あるいは実際実装を行っているJubatusなど、多少ライブラリ/パッケージ依存になってもこれからオンライン機械学習システムを構築したい人へ、具体的にどのような選択肢があるのかを示す内容の方がよかったのではないかと思います。そうでなくとも、例題を設定し疑似コードで実装を行っていくなどすれば、より実装のイメージが沸く内容になったと思います。

全体として有用な本と思いますが、帯にある「だれでも、すぐに実践できる」ということの肝である2章(3章)/6章が力不足であると感じたので、全体の評価として2としました。

(2015/5/4 補記)

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