機械学習を理解する：理論からアルゴリズムまで [449ページ無料電子書籍]

 (cs.huji.ac.il)
2 ポイント 投稿者 GN⁺ 2025-04-06 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • Shai Shalev-Shwartz と Shai Ben-David による著書「Understanding Machine Learning」は、2014年に Cambridge University Press から出版された書籍
  • 機械学習の理論的背景とアルゴリズムを扱っている。
  • Cambridge University Press の許可を受けて原稿の PDF が公開されており、個人利用の目的でのみダウンロード可能
  • 再配布用ではない

関連記事

1件のコメント

 
GN⁺ 2025-04-06
Hacker Newsの意見

  • 機械学習を理解したいなら、Josh Starmerの"The StatQuest Illustrated Guide to Machine Learning"を勧める

    • Starmerは複雑なアイデアを明確かつ簡潔に表現する優れた教師である
    • この本は子ども向けの本のように、簡単に読んで理解できる形式で書かれている
    • ニューラルネットワークに関する本も出版しており、専門家にとっても有益な教育およびコミュニケーション方法を提供している

  • 機械学習の基礎を理解したいなら、Stanfordの"Probability for computer scientists"を勧める

    • 確率理論と機械学習の理論的基礎を扱っている
    • Andrew Ngの講義も有名だが、数学的な背景知識が必要である
    • CS109の講義資料はPDFでダウンロード可能である
    • Caltechの"Learning from Data"も理論的理解に良い
    • ニューラルネットワークを基礎から理解したいなら、"Neural networks zero to hero"を勧める

  • Bloombergの機械学習講義は個人的に最も好きな講義である

  • 現代の生成AIを学びたいなら、"udlbook"を勧める

  • ソフトウェアエンジニアが研究をしないのであれば、機械学習の概念を深く理解する必要があるのか気になる

    • AI/MLを実装するために必要なビジネス上のギャップを感じている
    • 基本的なビジネスに合ったモデルを自ら開発するよりも、既存モデルを少し調整するほうが適しているかもしれない

  • 機械学習理論の入門書としては、統計的学習理論が最も取っつきやすい

  • MLモデルの最大の課題はアルゴリズムではなく、文脈知識の組織化である

    • 文書を階層的に構造化することで結果が大きく改善する

  • ずっと前に読んだ本は理論寄りで、応用にはほとんど焦点を当てていない

    • 2014年に出版された本であり、現在では時代遅れである
    • 数学的理論は実際には役に立たず、実践的なアプローチのほうが重要である
    • 機械学習は数学や理論計算機科学ではなく、工学の一分野である

  • この本は2014年に出版されており、今でも関連性があるのか疑問である

  • この本は10年前に出版されたもので、時代遅れだと思う