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AIエキスパートの知見から得る、新たな視点！
理論と現場を橋渡しする、機械学習の実践的エッセンス。
数式をどう読み解くか。
各手法がどこまで活用できるか。
問題をどう乗り越えるか。
米国で大ブレークの機械学習本を翻訳
機械学習アルゴリズムにおける考え方や数式を示し、
アルゴリズムの特徴、利用条件、長所/短所、活用範囲などを解説。
一気に読める量でありながらも、主要な手法を網羅。
著者は、人工知能分野で博士号を取得、その後は企業で実装を続けています。
本書では、そうして積み重ねた知見を展開。
現実問題に取り組むための知識が得られる貴重な一冊です。
数学や統計学、プログラミングについてあまり高度な知識や経験を求めていませんが
取り上げている手法に時間を費して学べる人なら、かなり読み進められるはずです。
機械学習を学ぶ機会を探している初学者にも、
すでに実務に携わっていてより知識を広げたい熟練者にも適しています。
この分野でPh.D論文の研究をこれから始めようという人にはきっと本書が必要で、
研究が進むにつれて有用な参考書となるでしょう。
◎本書は『The Hundred-Page Machine Learning Book』の翻訳書です。
数学など一定の知識が前提となっています。
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