GW中の読書感想文。機械学習関連の本を5冊 - 周回遅れでIT業界デビューしたプロジェクトマネージャーのブログ

こんにちは。
今年のGWは毎週の放送大学の勉強と育児と読書で終わりました。皆様はいかがお過ごしでしたでしょうか？

どんな事が書いてあるかを知るために全体的にはさらっと目を通した程度ですが、GW期間中に読んだ本についてメモを残しておきたいと思います。

ちょうど放送大学で微分積分を履修しているので、微分の理解の助けになったらいいなと思って読みましたが、今の私には少し簡単でした。

微分の基本に始まり、三角関数の微分、増減表、ネイピア数、上界下界あたりまでをフォローしています。元々秘密ノートシリーズは中高生向けの内容なので、数学が苦手な方でも安心して読めると思います。

図書館で検索したら出てきたので借りてみました。大学3年生の……と記載がありましたので、どちらかの大学の理系学生向けの教科書になっているみたいですね。そのためか、下の3冊よりは難易度が低めなのでとっつきやすいと思われます。

統計的手法に加えてニューラルネットワークも少し触れているので、わりと網羅的です。

いわゆる「はじパタ」。必須図書と言っていいくらいに有名な本です。

扱っているのは統計的手法のみ。統計の基本的な内容についても触れているので、ある程度の知識があればすんなり入っていけると思います。大学で統計学を学んだ方なら読みやすいかも。

こちらは「きいろぼん」。カラーなのが地味にありがたいです。本の厚さも内容も上の2冊に比べて相当ボリュームがあります。

今の私にはだいぶ難しかったのですが、「ベイズで何でもなんとかしちゃうよ！」という主旨だと認識。

ちなみにベイズ理論を使った機械学習は、↓の方のブログが詳しいです。ご本も執筆されているようですので興味がある方はぜひ。
machine-learning.hatenablog.com

「はじパタ」を流し読みしていた時も「思ったより読めるかも？」と思えたので、いずれは何とかなりそうなのは明るい材料でした。去年の秋から毎日のように数学ばかりやっていた効果かもしれません。

今まで勉強してきた内容は本当に基本のキだ、ということが「はじパタ」や「きいろぼん」を読んでいて良く分かりましたし、内容をしっかり理解して自分で実装も出来るようになるためには、やはり微分積分、線形代数、統計学の知識が必要だと強く感じ、勉強するモチベーションが上がりました。

3科目を一通り学んだ後の方が効率がよいと思えたので精読するのは少し後の話になりますが、それでもマイルストーンが出来たのは有益でした。

まず目指したいのはこのレベル。

半年前は手も足もでなかったPRML

今読むとスゲー簡単なことしか書いてない pic.twitter.com/g1mgu1NLBB
— 逢空れい@就活辛すぎて死にそうなフレンズ (@ranoiaru) 2018年4月21日

というわけで、いい連休でした。
引き続き地道に勉強していこうと思います。