同書の著者である石川聡彦氏は、1992年生まれ、東京大学卒業。データ解析の研究・実務に従事した経験を生かし、オンライン学習サービス「Aidemy」をリリース。同サービスは、人工知能を扱うエンジニアに必要な技術を学ぶことができ、会員登録ユーザー数2万人以上を記録している。同書のほか、「Pythonで動かして学ぶ!あたらしい深層学習の教科書 機械学習の基本から深層学習まで」などを刊行。
人工知能プログラミングに必要とされる数学について、基本から優しく学ぶことができる参考書です。人工知能関連の書籍には数学が登場しますが、こういった数式への抵抗感をなくすことが目的。専門書を読むための基礎的な力を身につけられるように基本から解説しているため、数学が苦手な人でも読み進められます。後半では、Pythonのコードを動かすことで、より理解を深められるでしょう。演習問題や例題も掲載しています。
「G検定に向けて数学分野の知識を確認するために使用。昔習った数学知識を基礎から思い出すためには丁度良いレベル。また、実践編はAIが実際にどういう計算を行っているかがイメージできて良かったが、DNNの計算式はちょっと難しすぎる。こちらは、大学で理系科目をやり込んでないと太刀打ちできない。」
「この本だけで、理論を理解するのは難しいと思うけど、前提知識があるとだいぶ理解が進みます。実際にプログラミングしてみるのがいいかも。MNISTをテストデータに例が載ってる。」
「数学の基礎の作り直しのために読書中本書はAidemy創業者が著者であり、実装部分も意識して書いてある。ディープラーニングで使用する数学の基礎知識の全体を網羅してあるため概要を簡単に学ぶには良いと思う。ただ個人的にはこの本以外の方がわかりやすかった」
「初心者向けでわかりやすい。数学から人工知能の仕組みまで幅広く学べます。この本で全体感を掴んだ上でさらに詳細を学んでいけば効率がいいのではないでしょうか。」
「本書に求められることは「根本的な理解のための」数学的知識かと思われますが、今ひとつな点が多く見受けられました。特に「証明の省略」、「数式展開の飛躍」は頂けません。一方、「使える知識を」というコンセプトの数学参考書とするには図示が足りず、他書と比較しても直感的なわかりやすさに欠けます。」
引用元：Amazon（https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/R2M62R04ZRC3I6/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=4046021969）
「正直言って私のkindleでは読みづらく耐えられませんでした。文字がちいさすぎるのと拡大表示すると画面スクロールが実用に耐えませんでした。どうしても読みたい場合、本を購入するしかないと思いました。」
引用元：Amazon（https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/R238IUTNJY2JZI/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=4046021969）
「この本は基本的な数学の復習から始まって、ニューラルネットワークの基本的理論までを初心者にも優しく辿っていきます。ググればすぐ出てくるようなことの連続ですが、流れがあるのでわかりやすい。ただ、途中から実践と言う割には全くcodeなどは出てこず、実際手を動かして機械学習を学ぶには全く他の本が必要です。」
引用元：Amazon（https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/R3JQDPU029MC1O/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=4046021969）
「ほぼ無知な状態で入門に良いかなと思って買ったのですが、自分の用途には合いませんでした。肝心なところがかなりアッサリと書かれており、逆に難しいと感じました。」
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「高校で数学をあまり勉強せずに、同検定を受ける方も初歩から説明しているのでわかりやすいです。主性成分分析、K平均クラスタリング、最近傍法などを詳しく解説していればもっと洗練された内容になっていたと思います。」
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引用元：Amazon（https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/R3NWAUD08N4BEX/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=4046021969）
同書では、中学1年生から高校の範囲の数学を復習することで、機械学習で使用する数学の基礎固めを行うことができます。数学から長い間離れており、この機会に復習したい方やこれまで専門書に出てきた数式が理解できない、といった方にもおすすめです。
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