機械学習の数理100問シリーズ 全12巻

鈴木 讓 著

 機械学習の書籍としておびただしい数の書籍が出版されているが、ななめ読みで終わる、もしくは難しすぎて読めないものが多く、「身につける」という視点で書かれたものは非常に少ないと言ってよい。本シリーズは、100の問題を解くという演習のスタイルをとりながら、数式を導き、R言語もしくはPythonのソースプログラムを追い、具体的に手を動かしてみて、読者が自分のスキルにしていくことを目的としている。
 各巻では、各章でまず解説があり、そのあとに問題を掲載している。解説を読んでから問題を解くこともできるが、すぐに問題から取り組む読み方もできる。その場合、数学の問題において導出の細部がわからなくても、解説に戻ればわかるようになっている。
 「機械学習の数理100問シリーズ」は、2018年以降に大阪大学基礎工学部情報科学科数理科学コース、大学院基礎工学研究科の講義でも使われ、また公開講座「機械学習・データ科学スプリングキャンプ」2018, 2019でも多くの参加者に解かれ、高い評価を得ている。また、その間に改良を重ねている。講義やセミナーでフィードバックを受け、洗練されたものだけを書籍のかたちにしている。
 プログラム言語も、大学やデータサイエンスで用いられているR言語と企業や機械学習で用いられているPythonの2種類のバージョンを出す。これも本シリーズの特徴の一つである。
 本シリーズのそれぞれの書籍を読むことで、機械学習に関する知識が得られることはもちろんだが、脳裏に数学的ロジックを構築し、プログラムを構成して具体的に検証していくという、データサイエンス業界で活躍するための資質が得られる。「数理」「情報」「データ」といった人工知能時代を勝ち抜くための、必須のスキルを身につけるためにうってつけのシリーズ、それが本シリーズである。

本シリーズのサポートページ https://bayesnet.org/books_jp/

 


《続刊テーマ》

5. グラフィカルモデルと因果推論100問 with R
6. グラフィカルモデルと因果推論100問 with Python

9. 渡辺澄夫ベイズ理論100問 with R
10. 渡辺澄夫ベイズ理論100問 with Python

11. 深層学習の数理100問 with R
12. 深層学習の数理100問 with Python

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