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派生開発、組み込み開発周りのこと。

Raspberyy Piではじめる機械学習 基礎からディープラーニングまで【書籍レビュー】

ようやく本書で機械学習に入門することができました*1
本書は数式を一切使わず、Raspberyy Piでの演習、図解、丁寧な説明でわかりやすく機械学習について解説してくれる良書でした!*2
はじめよう!機械学習!!


はじめよう!機械学習!!

Raspberyy Piの環境で機械学習の実験を繰り返せる

本書は読むだけでなく、Raspberyy Pi環境を構築*3し、著者のソースコードを利用させてもらい様々な機械学習*4の処理を実験します。本を読み進めるごとに少しずつ複雑になっていきますが、自分のペースで一歩ずつ読みながらやっていくことで確実に理解が深まっていきました。
また、ここで提供されたソースコードを参考に自身が行いたい機械学習を実装していけそうな気がします。読了後に理論だけでなく、それを実践可能な環境が手元に残る構造の本書は感動します。

図解で機械学習の処理内容をイメージできる

本書は数式を一切用いずに解説を行っています。一方で図解による解説が多用されています。人間が物事を理解するためには、それを抽象的に捉えることが肝要です。そこを本書では図解によってしっかりサポートしてくれます。例えば、ニューラルネットワークの処理内容をこれまでイメージできていなかったのですが、本書を読むことでイメージできるようになりました。
一方で数式を用いてないため、詳細の制御については理解できていないです*5。そこはネクストステップの本で詰めていきたいと思います。

機械学習の周辺に気づくことができる

機械学習の課題が分類であった場合*6、分類器を構築しあるデータがどのクラスに属するかと分類することが目的です。そして、その手法を理解し利用できるようになることが機械学習を学ぶと言えます。しかし、実際は分類器を構築するだけでなく、分類器への入力データを準備すること、出力データを人間が理解できるように表示すること、と前後処理が必要になります。本書ではこの前後処理についても言及されており、機械学習の周辺に気づくことができます。このような実践的な書籍が私は大好きです。

おわりに

これまで機械学習について基礎をしっかり学んだことがなかったのですが、本書で基礎を固めることができたと思います。また、今後不明点あっても本書に戻ってくることで足場を確認できそうです。そして次はゼロから作るDeep Learningに取り組んでいこうと思います。

また、気になった方もいるかもしれませんが、機械学習よりも世間でよく使われている人工知能という単語ですが、本書の最初に説明がされています。人工知能とは?人工知能と機械学習の位置づけは?など。その冒頭を読むだけでも価値があると思います。

はじめよう!機械学習!!

*1:読了とプログラム実行体験合わせて20時間弱

*2:著者の書籍の読了は2冊目なのですが、どちらもタイトルが正にその内容でタイトルが素敵だと思います。

*3:構築手順も書籍に記載あります。

*4:SVM,ニューラルネットワーク,ディープラーニング

*5:例えばシナプス強度の調整処理

*6:本書の演習は分類の課題を取り上げています。