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中井 悦司
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ITエンジニアのための機械学習理論入門 単行本（ソフトカバー） – 2015/10/17

4.0 5つ星のうち4.0 73個の評価
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現在話題となっている機械学習(Machine Learning)のツールやライブラリは内部でどのような計算をしているのか? 計算で得られた結果にはどのような意味があり、どのようにビジネス活用すればよいのか?――という疑問を持つエンジニアが増えています。本書は機械学習理論を数学的な背景からしっかりと解説をしていきます。そしてPythonによるサンプルプログラムを実行することにより、その結果を見ることで機械学習を支える理論を実感できるようになります。
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  1. 本の長さ
    256ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    技術評論社
  4. 発売日
    2015/10/17
  5. ISBN-10
    4774176982
  6. ISBN-13
    978-4774176987
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登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 技術評論社 (2015/10/17)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2015/10/17
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 256ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4774176982
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4774176987
  • カスタマーレビュー:
    4.0 5つ星のうち4.0 73個の評価

著者について

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中井 悦司

中井 悦司

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1971年大阪生まれ。予備校講師から転身、外資系ベンダーでLinux/OSSを中心とするプロジェクトをリードするかたわら、多数のテクニカルガイド、雑誌記事などを執筆。その後、Linuxディストリビューターのエバンジェリストを経て、現在は、米系IT企業のAIソリューションズ・アーキテクトとして活動。

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上位レビュー、対象国： 日本

Xi先生
5つ星のうち5.0 機械学習の入門としては最適
2021年1月26日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
ここから機械学習の何たるかを勉強し始めました．
数学の説明を踏まえて，基礎的な機械学習アルゴリズムを説明しています．
大学1年生ぐらいの数学の知識があれば十分読み進められます．
役に立った
 レポート
nobu
5つ星のうち4.0 研究を少しイメージできる。
2019年7月4日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
理論入門です。学巣を育った技術者には研究者を少しイメージできます。
役に立った
 レポート
hana
5つ星のうち3.0 Pythonのコードの説明が詳しく書かれていれば最高だった
2016年1月24日に日本でレビュー済み
機械学習に関しての説明はわかりやすいと思います。
グラフもあるし、視覚的にも理解できます。
ただ、Pythonのコードの説明がほとんどありません。
numpy、matplotlib、pandasを使ったことがない人はサンプルコードは理解できません。
Pythonは別で習得している必要があります。
34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
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nnn
5つ星のうち5.0 良いです
2018年7月16日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
研修用のおすすめ参考書探しの一環で読みました。

正直、研修ターゲットとしている層には難しすぎるかと思いましたが、
一歩先へ行くための参考書として紹介することにしました。

「理論!!」と言った本で、大学初等程度の数学力がなければ厳しいかもしれません。
つまり、「文系エンジニア」ではなく、「理系エンジニア」のための入門書です。
理系の方であれば、あまり苦も無く読めると思います。
また、この本は本格的な専門書への足掛かりともなる、とても良い本だと思います。
2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
 レポート
へるぺす
5つ星のうち5.0 どちらから理解したいのか？による
2017年9月15日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
数学的な背景から理解したいと思って読み始めた人には良い”入門書”となります。
実際コードを見なくても最後まで読んでいけますし、本質に気付いた気になります。
プログラミング的に理解したい人からすれば読みたい部分がのってないと感じるかもしれません。
そもそも、「理論入門」なので、数学メインになる事が前提になっている事に注意した方が良いです。

あくまで入門なので、本来は更に数学的に厳密に式を追う必要がある箇所もあるのですが、それをやり始めるとキリがありません。

理論はソコソコに、実際の開発に着手する必要がある方も多いと思いますので、
実務に迫られた人には数学的な部分はココまでで良いと言う提案にもなっている様に感じました。

そう言う意味で「ITエンジニアのための…」と言うのは納得です。
12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
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ミー者
5つ星のうち4.0 素人が一回　読んでみた
2016年8月14日に日本でレビュー済み
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機械学習は何？と知りたくて読んでみました。

数学的な基礎がないと、ちゃんとは読めません。
ただそういう方は、実務で使う方ではないと思うので、細かい話はすっとばして
エンジニアたちが騒いでいるのは「正解にたどりつく」推計方法だとわかればいいのかと。

分厚すぎず、読みやすいです。何度か繰り返して読みたいと思います。
9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
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p-50s
5つ星のうち5.0 ITエンジニアのためになる良書
2018年3月23日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
1章で機械学習を利用する際の注意点や理論を理解することの重要性が語られ、2～8章で代表的なアルゴリズムが説明されています。
損失関数による方法、尤度による方法、ベイズ推定による方法の対応関係や、k平均法とEMアルゴリズムの対応関係の記述は、それぞれのアプローチの違いがわかり、頭の中が整理されました。また、オーバーフィッティングや収束の様子等のグラフによる重要なポイントの説明も的確だと思います。ベイズ推定は確率の基本からコンパクトに説明されており、他書ですっきりしていない方は読むといいと思います。数学徒の小部屋というコーナーで数式の詳細な証明がありますが、お急ぎの方は読まないでも内容が把握できるかと思います。
考えるエンジニアやサイエンティストのためになる良書だと思います。
7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
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中島　健
5つ星のうち4.0 忘れかけた確率・統計理論がコンパクトに
2016年6月10日に日本でレビュー済み
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deeplearningの学習等 確率・統計理論がコンパクトにまとまっていて 忘れかけていた確率・統計理論がよくわかった気がしました
4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
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