【機械学習】ゼロから勉強を始めるので読んでる本3冊を紹介する

機械学習の勉強をゼロから始めようと思います

そもそも機械学習がやりたくてR言語を始めました。
勉強の進捗としては、ようやくR言語に慣れてきたかなって感じです。

そもそもプログラミング初心者なので、プログラミング言語に慣れるというのがかなりハードル高かったですが、
勤務先の会社での業務効率化とかやっているうちに、なんとなく慣れてきました。
R言語を始めて1ヶ月ぐらいですが、Excelの代替手段としては十分使いこなせていると思います。

で、そろそろ機械学習を本格的に勉強しようかってことで、次の本を買いました。


Rによる機械学習 (Programmer's SELECTION)

この本しか読んだことないのであれですが、めっちゃいいです。
何がいいかって、スラスラ読めることです。
もちろん読みやすい分、厳密性が損なわれているとは思うのですが、初心者にはまず全体を俯瞰することが大事だと思いますし、
そういう意味では、機械学習の様々な手法についてスラスラ読めて、
本を読みながらRでコードを書いていける、という本は非常に役立っているように思います。

R言語を使わない人でも、機械学習の概要をつかむためだけに読んでもいいかもしれません。
それぐらい平易です。

この本を読み終わったら、次は「はじめてのパターン認識」を読もうと思っています。


はじめてのパターン認識

この本が、機械学習をやる上では基礎になるようですね。
「はじめてのパターン認識」をきちんと理解していればプロとしても通用するそうです。（と、とある勉強会で先生が言っていました。）

けっこう読み応えがありそうな本で、大学1,2年の数学（微積分と線形代数）をわかっていないと読めないだろうなと思います。（本をパラパラめくってみた感想）

とはいえ数学書よりは平易に書かれているというか、あくまで実用書（のなかでは理論に近い）だと思います。
あまり数学的な厳密性を求めずに読んだほうがいいのかなと思いますね。

目標としては、1ヶ月で全ページに目を通して、そこから面白そうなところピックアップして写経とかしつつ読んでいこうかなと。
半年で「きちんと理解している」レベルまで行けたら最高だな・・・って感じですかね。
この本が土台になるので、じっくり読もうとは思います。

理論をやりつつ実践もしないと身につかないため、プログラミングも同時で習得する必要があります。

R言語でやろうかと思っていたのですが、やはり主流はPythonだそうで・・・
というわけでPythonに乗り換えます。


退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング

Pythonの練習用にこの本を買いましたが、読みにくいですね・・・
どうやってPythonを習得していくかは、これからの課題です。