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17.11.2020 | 歴史

エンジニアなら知っておきたいAIのキホン 機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説

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発行元 谷田部 卓 .

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    商品基本情報

    • 著者:  梅田 弘之
    • 発売日:  2019年01月21日
    • 出版社:  インプレス
    • 商品番号:  4694295005350
    • 言語:  日本語
    • 対応端末:  電子書籍リーダー,Android,iPhone, iPad,デスクトップアプリ

    エディションノート


    [この電子書籍は固定型レイアウトです。リフロー型と異なりビューア機能が制限されます]固定型レイアウトはページを画像化した構造であるため、ページの拡大縮小を除く機能は利用できません。また、モノクロ表示の端末ではカラーページ部分で一部見づらい場合があります。


    本書は、Think IT連載「ビジネスに活用するためのAIを学ぶ」に、筆者の自社Webサイトで公開中のブログ「AI技術をぱっと理解する(基礎編)」

    を加え、さらに加筆・修正したAI入門書。これからAIを学ぶエンジニアや過去にAIを学習したが挫折してしまったエンジニア向けに、AIの基礎と

    全体像を解説し「AIとは何か」「AIで何ができるのか」をイメージできるようにした。


    本書の特長は、古い歴史には触れず、(1)ディープラーニング登場以降の5年間の流れを知り(過去)、(2)今のAI技術の全体像を把握し(現在)、(3)5年後の

    AI活用イメージを掴む(未来)、の3点。書き下ろしコラムによるていねいな補足もあり、広大で難解なAIの世界をやさしく学ぶことができる。


    全3部構成。

    ●第1部「人工知能の基礎を理解する」では、AIの基礎と全体像をしっかり理解できるように解説。

    ●第2部「機械学習のアルゴリズムを学ぶ」では、AIの心臓部となる<機械学習><統計学><アルゴリズム>の3要素とその関係を解説。<機械学習>には

    「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」などが、その背後には「回帰」「分類」「クラスタリング」などの<統計学>があり、その解を求める

    方法には「決定木」「サポートベクターマシーン」「k平均法」など、多くの<アルゴリズム>がある。これらの三角関係をやさしく紐解く。

    ●第3部「ビジネスに活用するための人工知能を学ぶ」では、著者の調査による最新動向を踏まえ、AIビジネスの将来について業界別に考察。

    RPA (Robotic Process Automation) の現状についても解説する。

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本書内で出てくる仮説検定が、どう考えても間違っていると思う。
帰無仮説は棄却するかどうかのみで正しいと判断することはない。
基本的な統計学の考え方を理解していない本のため信頼性はゼロだと思っている。
本書を読むくらいならインターネットで検索して調べる方がマシです。
あと、ちょくちょく間に入ってくる麻里ちゃんの小話が気持ち悪い。
それから電子書籍に向かないレイアウトで文字や図が小さくかなり読みにくい。
携帯での読書を想定していたので、ほぼ読めないに等しいのでがっかりしています。