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図解即戦力　機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書 単行本（ソフトカバー） – 2019/9/2

4.1 5つ星のうち4.1 107個の評価
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機械学習とディープラーニングの基本がわかる！

機械学習・ディープラーニングについて学ぶための、図解形式の解説書です。エンジニア1年生、機械学習関連企業への就職・転職を考えている人が、機械学習・ディープラーニングの基本と関連する技術、しくみ、開発の基礎知識などを一通り学ぶことのできる、最初の1冊目にふさわしい入門書を目指します。
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  1. 本の長さ
    240ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    技術評論社
  4. 発売日
    2019/9/2
  5. 寸法
    15.1 x 1.7 x 21.2 cm
  6. ISBN-10
    429710640X
  7. ISBN-13
    978-4297106409
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出版社より

IT 開発 最新動向 エンジニア 就職 転職

図解即戦力IT・開発シリーズの特徴

図解 イラスト フルカラー 概念

キーワード 重要用語

ハイライト表示 要点

カラーイラストでわかりやすい！

全体で100点以上の豊富なフルカラーイラストで、文字だけではわかりづらい概念や技術が理解しやすくなります。

キーワード形式で理解しやすい！

テーマに沿ったキーワード形式で構成されているので、重要な語句と内容を読むだけで押さえることができます。

本文の重要箇所をハイライト表示！

本文の重要な単語や内容を蛍光色でハイライト表示しているので、文章の要点を効率良く理解することができます。

機械学習&ディープラーニング1
機械学習&ディープラーニング2
機械学習&ディープラーニング3

商品の説明

出版社からのコメント

機械学習・ディープラーニングについて、エンジニア1年生や機械学習関連企業への就職・転職を考えている人が、基本と関連する技術、しくみ、開発の基礎知識などを一通り学ぶことができます。

内容（「BOOK」データベースより）

キーワードベースで基礎知識やコア技術をわかりやすく理解できる!就職・転職を目指す学生やエンジニアから関連部門の営業やビジネスマンまで、技術の必須知識をまるごと理解!!

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 技術評論社 (2019/9/2)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2019/9/2
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 240ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 429710640X
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4297106409
  • 寸法 ‏ : ‎ 15.1 x 1.7 x 21.2 cm
  • カスタマーレビュー:
    4.1 5つ星のうち4.1 107個の評価

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上位レビュー、対象国： 日本

Amazon Customer
5つ星のうち5.0 入門書のその前に
2019年12月4日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
図解が多くわかりやすいです。
数式やソースコードは出てきません。多変量解析や機械学習のアルゴリズムをざっくりと理解するのに適しています。
多変量解析の入門書に手を出して数式がさっぱりわからず詰まっていましたが、この本のおかげで他の本も読み進められるようになりました。
初学者の方はまずはこの本を読んでアルゴリズムの概要や用途を知るところから始めると良いと思います。
25人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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hirokichi
5つ星のうち4.0 専門知識なしでもわかりやすい！
2024年5月5日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
ディープラーニングの予備知識なしでも理解できる初心者向けの本です。
役に立った
 レポート
Amazon カスタマー
5つ星のうち5.0 AIの全体像と現在の技術レベルが理解できます。
2020年1月5日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
非常に良い本です。
5人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
dicdic
5つ星のうち4.0 G検の参考書選びの時に目に留まらなかったことが悔やまれる
2023年11月2日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
全ページカラーで写真も多く、文字の大きさや表現がわかり易いです。手法別に項目がきれいに整理されているため、読み進めやすいし、思い出したい時にさっとピックアップして復習することができます。
　とっつきやすいですが、数式やコードがほとんど掲載されていないため、そういうものを求めている人は文句を言わず他をあたった方が良いです。
　機械学習の歴史や各手法の概要を学べるという意味で、G検定の参考書にピッタリです。ただし、数理や法律関係についての細かな説明がないことを意識しておく必要はあります。
　私はG検に向け2冊の教科書で勉強しましたが、正直言って1冊(公式テキスト)は使い物になりませんでした。試験直前になってこちらの本を書店でみつけ、初めからこれで勉強すればよかったと後悔しました。一応合格しましたが、教科書は人に譲り、こちらをAmazonで購入しました。手元に置いて知識をマメにフォローアップしていこうと思います。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
Tomato
5つ星のうち5.0 初学者は最初に読む本
2022年10月2日に日本でレビュー済み
G検定受験のために読みました。
公式テキストと赤本を読んでいて辛かったのですがこちらは絵や説明が多くわかりやすかったです。先にこっちを読むべきでした。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
まみむめ
5つ星のうち5.0 タイトル通り必須となる基礎知識が全部わかります
2019年10月13日に日本でレビュー済み
Coursera Machine Learning 受講前後に読むと、どこまでがしっかり理解できて、どこからさらに学ばないといけないかがはっきりします。
10人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
エイニイ
5つ星のうち5.0 入門書としてオススメ
2020年9月20日に日本でレビュー済み
図解も多く、難しい数式や用語もないので、プログラミングを行ったことの無い私でも簡単に読むことが出来ました。入門書としては非常にオススメです。
3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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Posthuman
5つ星のうち1.0 中盤以降はただの要約書
2023年7月19日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
機械学習を勉強している者です。
この本の前に、専門性の高い同ジャンルの書籍を購入しましたが、用語の理解が進まず全体を把握することが困難でした。
そのため、より説明が易しい本書を購入したのですが、説明文も理解しやすく図解も多様されています。「専門書」という立ち位置ではないのですが、前半までは機械学習の入門書として素晴らしいと評価します。

ただし、本書の第4章以降では、同じように図解は使われているのですが、説明が明らかに不足しておりただの要約文になっています。
機械学習の「奥の深さ」から、丁寧に説明するのは文量的に難しいとは思うのですが、たとえるなら「60分の講義内容」を「5分で要約」したような内容です。
その背景やユースケースなどの説明が欠けているため、本書でアルゴリズム等、本質的な内容を理解するのは不可能でしょう。第3章まではよい内容のため、残念です。
「Aは〜という問題を抱えています。それを改善したモデルがBです。」など、用語は多く登場するのですが、具体的にどのように改善したモデルなのか、また、どのようなケースで使われているのか、現時点でどの程度の割合で使われているのか、などが分からないのです。
3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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