研究者の日常

社会人歴4年目のできごとを綴る

機械学習の入門書

以下では、機械学習をきちんと学問として修めたいと願う人向けに、どれ読めばいいかをリストアップしています。(正確には自分ではなく機械学習を学生の頃から専門にしている友人のおすすめ)参考になれば。

経緯

今年度から仕事でAIシステムを試作することになり、最近Chainerをいじりながら手探りで機械学習やらニューラルネットを学んでいます。とはいえ素人ですので、実態は自分は殆ど手を動かさず、開発委託先にお金を払って実装をお願いしている状態。

→結果、仕様の詳細がわからないままどんどん開発が進んでいき、流石にやばいと思い、体系的に学ぼうと決心。

とはいえ、世の中に入門書となるものがあまりにも多く存在し、どっから手を付けていいか手をあぐねている人は、参考にしてもいいのではなかろうか。(僕も購入したもののまだ読めておらず、、読み終わり次第レポートします)

機械学習の入門書

はじめてのパターン認識

友人が修士の時に学生みんなで読み合わせた本らしい。 たまにわかりづらい部分あるが、さっと全体感掴めるので良いとのこと。 https://www.amazon.co.jp/gp/product/4627849710/ref=as_li_qf_sp_asin_tl?ie=UTF8&camp=247&creative=1211&creativeASIN=4627849710&linkCode=as2&tag=aokikenichi-22

パターン認識機械学習

これは機械学習の有名な本ですが、上下巻あって分量多いのと、日本語の文が難解、、解説しているWeb記事がたくさんあるのでそっち読むのをおすすめするとのこと。 https://www.amazon.co.jp/gp/product/4621061224/ref=as_li_qf_sp_asin_tl?ie=UTF8&camp=247&creative=1211&creativeASIN=4621061224&linkCode=as2&tag=aokikenichi-22

言語処理のための機械学習

言語処理の文脈で機械学習を学び始め、とても読みやすかったとのこと。ただ画像処理の話から離れてしまう… https://www.amazon.co.jp/%E8%A8%80%E8%AA%9E%E5%87%A6%E7%90%86%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E5%85%A5%E9%96%80-%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%A8%80%E8%AA%9E%E5%87%A6%E7%90%86%E3%82%B7%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%BA-%E9%AB%98%E6%9D%91-%E5%A4%A7%E4%B9%9F/dp/4339027510

データ解析のための統計モデリング入門

統計の本。これ読むと機械学習ブラックボックスな部分が少しはすっきりする。 https://www.amazon.co.jp/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E8%A7%A3%E6%9E%90%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E7%B5%B1%E8%A8%88%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0%E5%85%A5%E9%96%80%E2%80%95%E2%80%95%E4%B8%80%E8%88%AC%E5%8C%96%E7%B7%9A%E5%BD%A2%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%83%BB%E9%9A%8E%E5%B1%A4%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%83%BBMCMC-%E7%A2%BA%E7%8E%87%E3%81%A8%E6%83%85%E5%A0%B1%E3%81%AE%E7%A7%91%E5%AD%A6-%E4%B9%85%E4%BF%9D-%E6%8B%93%E5%BC%A5/dp/400006973X

あとディープラーニングのチューニングの勘所を知るためには、

http://www.deeplearningbook.org/

っていうweb記事がおすすめとのこと。ただ長いです…

あとFAQがおもろい。 「PDFはないのか!」「なぜにHTML」「中国語に翻訳していい?」→だめです