蔵書紹介入門 機械学習

プログラマー向けに数学などの専門知識を排して語る「機械学習」

現在のAI開発の基礎になっている機械学習。膨大なデータをコンピュータに読み込ませて分類・学習させ、共通するパターンや新たな知見などを見つけ出させる技術です。
しかし、機械学習を理解しようとすると、確率論・統計学の基礎をはじめ、線形代数、解析学、最適化手法など、幅広い数学などの分野をある程度知っている必要があります。入門書でいきなり専門的な数式などに出くわしてお手上げとなった人も多いでしょう。
　本書は、プログラミングの知識がある読者向けに、なるべく数学的・理論的な知識を排し、実践を中心に解説した、機械学習の入門書です。
　統計学ソフト/言語のRを利用し、テキスト分類や順位付け、回帰、正則化、最適化：暗号解読、教師なし学習、空間的類似度、推薦（レコメンド）システム、ソーシャルネットワーク分析、モデルの比較などについて解説していきます。
　機械学習が何かを知っておきたい人、これから機械学習を学ぶ人に必須の入門書です。