機械学習(人工知能)における数学に入門する際に最もおすすめな一冊です。
対話形式、かつ一つずつ順を追った解説が記載されているため非常に理解がしやすく、「分からなくなる」といったことがほぼありません。
加えて、実際の機械学習アルゴリズムに沿って数学を学んでいくため生きた知識が身につきます。昔体験したであろう「この数式がなににどう役に立つのか」という感想を抱くことはありません。回帰、分類、正則化など、ふんだんなグラフ、イメージによって多少厳密でなくとも「納得の行く形」で自分の中へ落とし込むことができます。
機械学習への入門書はこれで決まりです。
ブームにあやかり今後似たような書籍が乱発されるかと思いますが、本書を超える書籍はそう現れないだろうと考えます。
以下本書に関するTIPSです。
・対象：数学と距離がある理系(情報、機械や電気以外を専攻された方など当てはまりやすいでしょうか)、文系
裏を返せば数学をツールとして使用してきた方々には必要のない本とも言えます。「必要な数学をさらっと復習したい」といった方はまた別の書籍がありますためそちらがおすすめです。
・前提知識：高校数学、Pythonスキル(chapter5のみ。後述)
高校数学習得者を対象とはしていますが、巻末に豊富な(およそチャプター1つ分の)appendixがありますため特別な復習は必要ありません。
・他のおすすめコンテンツ：Progate-Python講座、Udemy-キカガク流脱ブラックボックス講座
ほとんどつまずく心配はないと述べましたが、最終章において多少のプログラミングの知識が必要となります。chapter5が理論の実践であるためです。
さしあたりPythonスキルが必要となりますが、プログラミング初学者ですとこれまたどの程度の知識が必要か、どこまで学べば良いかわからないといった問題が発生します。
そのような方は本書(Chapter5)の前にまずProgateのPythonコースをはさみましょう。初心者でもわかりやすく、必要十分なPythonスキルが習得できます。
もう一つ、本書と合わせておすすめのコンテンツがキカガク様のUdemy講座です。
プロが初学者向けの内容を熟考するとこうなるのか、ほぼ同じ内容を違った視点から学ぶことができます。本書が「(若干)理論寄り」だとしたらキカガク様の講座は「(若干)実践寄り」です。
本書のChapter5なのですが、おそらくprogateを終えていたとしてもプログラミング初学者は高確率で理解できないでしょう。
それもそのはずで、機械学習におけるpythonではnumpyやpandasなどのライブラリ(いわゆるpython拡張キット)の使用がメインとなるためです。pythonを学んでいたとしてもこちらの使用方法まではわかりません。
しかし、心配する必要はありません。わからなくて挫けそうになったらキカガク様の講座を見てください。ライブラリの説明を含め、同レベルかつ実践寄りの内容を吉田先生が詳しく説明してくれます。
講座受講後「もう少しだけ理論を詰めておきたい」と思ったらこちらの書籍に戻りましょう。相乗効果で機械学習への理解が一段と上がるはずです。
これ以降の学習方法についてはエンジニアの方々がQiitaなどにまとめてくれていますので、そちらを参考にしてください。
上記のコンテンツを使用すれば「本当に」入門ができるはずです。
道は険しいですが一緒にがんばりましょう。
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