#1 機械学習の基本

|

【機械学習を学ぼう】#1 機械学習の基本

 涌井 良幸著「Excelでわかる機械学習 超入門 ―AIのモデルとアルゴリズムがわかる 」で勉強してきます。正直この分野は何度かやろうとして挫折しているのですが、今回は挫折しないよう、時間かけて読み進めていきたいと思います。

https://www.amazon.co.jp/dp/B07V479RLM/ref=cm_sw_r_tw_dp_8H7BR8YPR3RH5TA54E76

(本書を読む前提知識)

 本書の前提としては高校2年生程度の数学知識を前提としているとのことです。が、私は中学数学も忘却の彼方です。

 また、エクセルの関数、アドインのみでVBAは使わず勉強していくようです。

 今回は1章は機械学習の基本について読了しました。目次レベルの内容としては、機械学習とAI、ディープラーニングとの関係と、教師あり学習、教師なし学習についてごく軽く触れられています。

(AIの定義について)

 まずはAIとはなんぞやということで、本書では<b>「人工知能学会のホームページでは有名な米国学者の言葉を引用して次のような定義を紹介しています。

 「知的な機械,特に,知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術」分かったようで、わからない定義です。そもそも「知的」とは何かが不明です。しかし、現在、AIについて議論するとき、これくらいの緩さを持った定義でないと、話が進まないのも事実です。」</b>と説明しています。

(AI研究の歴史)

 続いてAI研究の歴史的な流れの説明です。ざっくり1950年代からの第一世代、1980年代からの第二世代、2010年からの第三世代と括っています。第二世代ではエキスパートシステムや強化学習、第三世代としてディープラーニングが挙げられてます。

(機械学習とは)

 本書ではかなり中途半端な説明になっており、こちらのサイトを見た方がスッキリします。

 ここまで読んだ印象でいうと、1章の内容はこの本よりはこちらのサイトを読んだ方がわかりやすかったです。。。

 https://ai-scholar.tech/learn/c0/0-1

 次回は「2章 機械学習のための基本アルゴリズム」を読んでいきます。といいながら、読み進めているのですが、体系だった説明が手前にないので、バラバラした知識を学んでいく形になりそうなので、一旦、マインドマップで整理してみたいと思ってます。

コメント0

お気に入りに追加しました お気に入りから削除しました