【機械学習入門】ボルツマン機械学習から深層学習まで　　ざっくりと機械学習をイメージできるようになる書籍　

機械学習のイメージが可視化されてだいぶ理解が深まったと思います

機械学習の事が全く分からない超初心者向けの書籍です

この本をおすすめできる対象は

１　機械学習を本格的に学びたい初心者

２　機械学習に興味がある一般人（文系、理系を問わない）

ですかね・・・

私の場合は２に該当すると思います

私は化学系の文献調査の仕事をしていますが、化学の分野でも機械学習を道具として使う論文や特許が最近増えてきています

私は機械学習の右も左も分からない超ど素人です

全くこの分野を勉強した事がないから分からないのも当然です

ただ、機械学習を使う化学系論文や特許が増えてきた以上、機械学習の事が全く分からない状態だと仕事に支障が出てしまいます

機械学習の専門家になる必要はないけど、機械学習の基本的な概念程度は理解したい・・・

そういう気持ちでこの書籍を購入したのです

この本はそういう期待には見事に答えてくれました

なんとなくですが機械学習の世界観をイメージ出来たかなって程度ですが、それでも専門外の私にとっては十分です

2回通し読みをした感想としては、決して平易な本ではないという事です

難しい数式は出てこないし、イラストを沢山使ってわかりやすく説明はしていますが、読み進めるごとに内容は少しづつ難解になっていきます

私はとてもこの本を読破したと言い張れるほど内容を理解したわけではないけど、機械学習の世界を垣間見ることは出来ました

機械（コンピューター）が様々なデータを取り入れて（学習して）、そのデータに潜む規則性を見つけて予測することに使われるのが機械学習の世界だと思います

機械学習の世界では様々なキーワードが出てきます

例えば、

○深層学習（ディープラーニング）

○教師あり学習、教師なし学習、過学習

○確率勾配法

○誤差関数

○多層ニューラルネットワーク

○畳み込みニューラルネットワーク

などなど・・・

これらのキーワードについても丁寧な説明があるので安心です

また、この本の最後には、著者のお勧めの書籍が沢山紹介されているのがいいですね

この本をベースとしてもっと機械学習を本格的に専門的に勉強したい人には非常に参考になると思います

書店で自分で選ぶのはなかなか難しいものですからね

私は機械学習をこれ以上本格的には勉強する気にはなれません

そんな時間も気力もないんですよ。この書籍でも私にとっては十分難解でしたからね。

書店で他の初心者向けの機械学習の本を見つけたらまた購入するかもしれないけど・・・

機械学習初心者向けの別の書籍を見つけた場合はまたこのブログで紹介したいと思います

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