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検索結果
「機械学習のための数学」の検索結果: 1冊
機械学習のための数学
機械学習のための数学の知識が一冊に！ 最小限の前提知識から機械学習に必要な数学の概念を説明し、機械学習の四つの手法を導出する。 機械学習は社会の幅広い領域に応用されるようになり、より多くの人が機械学習を利用し、学ぼうとしている。機械学習のライブラリやソフトウェアがより簡単に利用できるようになってきている一方で、機械学習を学びたい多くの人にとって、背後にある数学的な概念の理解が一つのハードル...
機械学習を本気で極めるための欧米技術書5選——理論の壁を超えたい人へ
はじめに 前回の記事では、機械学習を正しく始めるための5冊( 今回は、その先の話をする。 モデルを動かせるようになった。精度もそこそこ出る。だけど、論文を読んでも数式が追えない。新しいアルゴリズムが出ても「なぜそれが効くのか」が直感的にわからない。面接でベイズ推論の話を振られて固まった——。 「実装はできるけど理論が弱い」という壁にぶつかるタイミングは必ず来る。そこを突破するために必要なのが、ここ…
Python/Rで学ぶ統計の実践書4選
はじめに 半年ほど前、社内のA/Bテスト結果のレビューで手が止まった。コンバージョン率が1.2ポイント改善したという集計を出したところ、「その差は偶然で説明できる範囲じゃないの」と聞かれた。p値は出していた。ただ、なぜその値で判断していいのか、サンプルサイズがどこまで足りているのか、自分の言葉で説明できなかった。 思い返すと、自分の統計知識はライブラリの引数として覚えたものばかりだった。sciki…
機械学習とLLMの基礎を固める5冊
はじめに 自分は一時期、オンライン講座のダッシュボードを埋めることが勉強だと思い込んでいた。受講済みのバッジは増えていくのに、業務で推論結果がおかしくなったとき、どこに戻ればいいのか分からない。動画は検索しづらい。該当の回を探しているうちに、そもそも何を疑うべきかを忘れてしまう。 転機になったのは、評価指標の選び方を先輩に詰められた日だった。AUCを使った理由を聞かれて答えられず、机にあった統計の…
機械学習を実務で回す技術書4選
はじめに 半年ほど前、自分が担当していた予測モデルの改善案が社内レビューで止まった。オフライン評価のAUCは0.03上がっていた。それでも「その差は偶然ではないと言い切れるのか」と聞かれて、自分は何も答えられなかった。 そのとき痛感したのは、ライブラリのAPIをいくら覚えても越えられない壁があるということ。fit と predict は書ける。ハイパーパラメータ探索も回せる。でも、なぜそのモデルが…