荷物持ちでも構わない

文系大学4年生からデータサイエンティストを目指して頑張りつつ、書きたいことを書きたいときに書きたいだけ書く、ルール無用雑記ブログ。

MENU

機械学習のド素人が『大学4年間のデータサイエンスが~』読んだ感想

『大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる』本がKindle Unlimitedの読み放題対象になっていたので、これ幸いとばかりにダウンロードして読んでみた。

というわけで、今回はこの本を読んだ感想を簡単にまとめた記事。

「データサイエンス」≒「機械学習」な本

タイトル通り、この本はデータサイエンスについてざっと学べる本なのだが、この本で言うところの「データサイエンス」とは、ほぼ「機械学習」を指すようである。

というのも、統計学に関する内容にはほぼ触れられていなくて、まず第1部でデータサイエンスとは何か、データサイエンティストとはどういう存在か、という内容を簡単に概説した上で、

第2部で、機械学習の基礎技術となる、GPUなどのハードウェアや、Pythonに代表されるプログラミング、機械学習を最適化するために使われるアルゴリズムなどについて解説されている。

そして第3部以降は完全に機械学習の手法についての解説に終始している。

「データサイエンス」=「機械学習」ではないと個人的には思うのだが、同じ『大学4年間の~10時間でざっと学べる』シリーズに、『大学4年間の統計学が10時間でざっと学べる』という本が別で存在しているので、カニバリが起こらないようにあえて統計学に関する内容は省いたのかもしれない。

機械学習やプログラミングの事前知識なしで読むには不向き

で、肝心の感想なのだが、機械学習やプログラミングの事前知識なしのド素人には、ほぼ何言ってるかわからないというのが正直な印象だった。

そもそも大学で4年かけて学ぶ内容をぎゅっと1冊にまとめている本なので、それぞれのトピックの解説が薄くなるのは仕方ないのだが、これは僕のような「これからデータサイエンスを学ぼうとしている人」ではなく、「大学でデータサイエンスを学んだけど卒業してから離れてしまって復習したい人」向けの本であると感じた。

ただ、機械学習で用いられるアルゴリズムの種類や、その評価基準、そして今一番アツいと思われるディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークについて、理解はできないまでも、経験としてざっと見ておくだけでも、今後本格的に勉強していく際には役に立つんじゃないかなとは思う。

「進研ゼミでやったところだ!」ってやつである。ちょっと違うか。

まとめ

僕のような事前知識なしのド素人が読むにはあまりに難しすぎてほとんど頭には入らなかったが、Kindle Unlimitedに加入していて、機械学習やAIに興味がある人なら、一度読んでみる価値は十分ある本だと思う。

わからないなりに手を出してみるというのも、一つの勉強として大切なことだ。

Kindle Unlimitedは、月額980円で対象のKindle本が読み放題になるAmazonのサービスなのだが、意外と話題の新刊が対象になっていたりするので、電子書籍に抵抗が無い人にはぜひオススメしたい。

有名どころだと、今ならNews Picksの『お金2.0』が対象になっているし、少し前までホリエモンの『多動力』も対象になっていた。

初回登録なら30日間無料体験もできるので、一度試してみることをオススメする。

↓Kindle Unlimitedの30日間無料体験はこちらから↓