世界中が「AIファースト」にハンドルを切り、
今後ますます重要になる
人工知能/機械学習/データサイエンスに
100%コミットすると一念発起したITエンジニアの書評です。
今まで、「機械学習プロフェッショナルシリーズ」や、
各種人工知能・機械学習・データサイエンスで必要な統計など、
初級中級レベルの書籍を手にとって読んできましたが、
やはり大学教養レベルの数学を前提としている記述が理解できず、
何度も諦めかけて苦戦していました。
一方で、
数学を避けてきた/数学を忘れた現状を甘受し、
数学を使わない「未経験者向けお手軽本」を読んでも、
たとえ話や簡単すぎる事例でお茶を濁されていて、
まったく学習モデルを理解するレベルと乖離しており、
必要な理解が身に付けられませんでした。
この段階で
だんだん腹が立ってきたので（笑）、
数学から逃げないと心に決めて、
高校理系レベルから復習し、
大学教養レベルである
線形代数・微分積分・統計学
の参考書と問題集をそれぞれ１冊ずつ終えました。
ところがそんな中、
本書が出版されていたので
さっそくKindleで読んだところ、
「あれ？これ１冊でいいじゃん」
という拍子抜けするぐらいの
充実した内容でした。
構成としては、
・押さえるポイント
・説明本文
・定義や公式
・「人工知能ではこう使われる！」という数学とAIの関連づけ
・演習問題と解説
という
理解を促進させる構成です。
Pythonによる機械学習プログラミングを実務で経験し、
必死に大学教養レベルの
線形代数・微分積分・統計学を
一通り学んだので分かるのですが、
本書に書かれているとおり、
大学教養レベルの数学の一部しか使われていません。
理解に必要な図解・グラフはたくさん記載されていますが、
無駄な漫画/イラストや、不必要にアカデミックな記述は無く、
実践から逆算して必要な知識だけを再構成する力量は圧巻です。
数学の壁の前で絶望している方向けの本書ですが、
本書をみっちりやり込めば、
意外と低い壁であることが分かります。
おすすめです。
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イメージ付きのレビュー
AIの切り口で社会人向けの数学書です
項目ごとに簡潔にまとめられて、読み進めやすいです。まずは、定義などはそういうものだと理解して、必要に応じて数学書で調べると良いです。インターネットのAidemy: https://aidemy.net/ も合わせて学習してペースに乗れればいいと思います。あとは、人によって、深掘りする人はストラングなどの数学書に進んでみたらいいと思います。Khanの数学も。筆者はしっかりとした信念を持って書いているように感じられる好書だと思います。
