赤石雅典著「Pythonで儲かるAIをつくる」を読みました。
以前、python（というかプログラミング）の入門書のようなものは読みました。
今回はもう少し、業務寄りの本です。
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本書は、AI（正確には機械学習）によりできることを整理し、
その具体的な手順と判断を、マニュアル的に書いている本です。
どんなことをやらないといけないのか、
全体像がつかみやすくなっているところが良いと思いました。
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特に全体像に関しては、29ページのフロー図が分かりやすかったです。
※以下の図は、ちょっと表現が変わっているところもありますが、
だいたいこんな感じのフロー図です。
それぞれ１から６の処理は、
- 分類
- 回帰
- 時系列分析
- アソシエーション分析
- クラスタリング
- 次元圧縮
という具合です。
（もう少し説明を付け加えると、
1から3を教師あり学習といい、
4から6を教師なし学習というようです。）
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これらの言葉も、最初聞いたときは、
何のことか、わけが分からないと思います。
しかし、具体的な説明が第5章に書かれていますから、
あまり心配せず読み進めてみてください。
だいじな計算は、pythonのライブラリがやってくれます。
（多少の微調整は必要ですが・・・）
よって、人間の役割は、その計算までの準備と、計算後の判断です。
本書では、そのやり方が、丁寧に書かれています。
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本書は、具体的な手順として書かれているので、
次になにをやるべきかが分かりやすくなっています。
（ほとんどの場合、まずはデータを探しに行くことになると思います。）
その分、注意点としては、python じたいの使い方は、そこそこしか載っていません。
なので、pythonの入門書を1冊でもいいので、さらっとやったあとで、
本書の手順をすすめていくのが良いのではないかと思います。
python入門書はたくさん出ていますから、
書店に行ってパラパラめくって、
自分にとって読みやすそうなものを探すのが一番良いと思います。
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先日読んだ、渡辺宙志さんの本（上にリンクした記事です）も面白かったですし、
以下の書籍も分かりやすかったので、あわせてお勧めします。
業務に直結する本というのはなかなか無いので、
ぜひ活用してみてください。