私の機械学習入門書

読者の皆様、今日は非常に実践的な機械学習の入門書、『機械学習入門（マイクロ講義版）』をお勧めしたいと思います。この本は、黄海光氏が心を込めて作成した、学部3年生以上の数学レベルの初心者向けで、多くの学校で学部教科書に指定されています。

背景紹介

この本の著者である黄海光氏は大学教師であり、『Wu Enda Machine Learning』の翻訳とノートの整理など、人工知能の入門コースの教材を数多く翻訳、整理しており、現在は機械の研究を行っています。学部生および大学院生向けの学習コース。黄海光氏は、国内外の優れた機械学習コースや作品から学んだ後、誰もがすぐに始められるように、初心者に適した機械学習の入門書を書くことを決意しました。

内容概要

この本は清華大学出版局から二度出版されたもので、初心者が学ぶだけでなく、初心者の教師が教えるのにも適しています。主なコンテンツには、線形回帰、ロジスティック回帰、デシジョンツリーなどの古典的なアルゴリズムに加え、XGBoost や LightGBM などの統合学習アルゴリズムが含まれています。さらに、Python、Scikit-learn ツールなどの使用を含め、機械学習を使用して問題を解決するための実践的なテクニックについても説明します。

コースカタログは以下の通りです。

ハイライト分析

1. 写真とテキストの両方

この本の内容は写真と文章でいっぱいで、イラストのほとんどは黄海光氏によるもので、イメージが生き生きとしています。

2. コードシェアリング

この本のコースウェアとコードは Github で共有されており、1400 以上の星を獲得しています。

3. 動画解説

この本のほとんどの内容にはビデオ解説が付いています。コンテンツの下にある QR コードをスキャンしてビデオ説明を表示するか、中文大学 MOOC に参加して完全なコースを学習することができます。黄海光氏が教える中文大学MOOC「機械学習」が浙江省の一流学部コースに認定されました。

4. 授業後の練習

この本では、各章にコードと 20 を超える練習問題があり、読者が学んだ知識を定着させるのに便利です。

5. サポート教材

この本の各章には、教育に適したコースウェアが含まれており、現職の教師と共有できる教育の進捗状況とシラバスが提供されています。現在、著者は完全なコースウェアとコードを中国の約 1,300 人の教師と共有しています。

6. 指導体制

本書は短大生、学部生、大学院生の教科書としてご利用いただけます。

学部向け教科書として、第2章「数学基礎復習」および第11章「人工ニューラルネットワーク」が選択科目として使用可能推奨授業時数：理論科目は32時間、実験科目は16 ～ 32時間。

短大生向けの教科書として使用する場合は、コードを使って授業を説明し、実験部分の時間を増やし、理論部分の時間を減らすことをお勧めします。

大学院生向けの教科書として推奨授業時数は36時間で、実験部分は自習が推奨されています。

人々のために

本書は、これから機械学習を始めようとする読者に適しており、小学 3 年生以上の数学の知識とプログラミング言語の知識があれば、本書の内容のほとんどを習得できます。

この本は、機械学習を初めて学ぶ修士課程および博士課程の学生向けの機械学習入門コースにも適しています。

著者の言葉

著者は、この本を書く本来の目的は、初心者が機械学習をよりよく始められるようにすること、情報が多すぎて選択肢が難しい問題、理論的に強力で初心者にとって難しい問題を解決することであると述べました。同時に著者は、本書を通じてより多くの人が機械学習技術を理解・習得し、関連分野の発展に貢献できることを願っています。つまり、これは初心者や関連分野の実務者に適した、豊富な内容と高い実践性を備えた機械学習の入門書です。機械学習に興味がある方は読んでみると何かを得られると思います。

この本を執筆する過程で、私の仕事を非常にサポートしてくれるリー・ハン先生やシュー・イーダ先生など、多くの人々の支援と助けをいただきました。感謝の意を表したいと思います。

私のレベルには限界がありますので、数式やアルゴリズムに誤りがある場合は、読者の皆様の修正や批判を歓迎します。