Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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• ハッシー

  読了日：2018/11/14

  ★★★☆☆ 人工知能プログラミングを学べるサービス「Aidemy」の創業者が紹介する、高校・大学数学の基礎と実践演習。「数学基礎」「微分」「線形代数」「確率・統計」といった人工知能で使われる数学理論を前半で振り返り、後半の実践編で、回帰モデル、自然言語処理、ディープラーニングを学ぶ。数学理論は、微分まではなんとかついていけたが、線形代数で脱落し、実践編の理論説明はさっぱり分からなかった。難しすぎるよ…（涙）

• Kentaro

  読了日：2020/01/05

  いきなり大学で学ぶ線形代数の問題を解こうとしてテキストを広げてもよほどの理解力でもない限り、頭には入って来ない。 微分や積分、三角関数といった数学の基礎的なことから学び、体系的に理解するにはそれなりのテキストが必要になるとし、本書は編纂されました。 本書を読みこなすターゲットとなる人は、現状人工知能のアルゴリズムをライブラリを使ってモデリングしているがアルゴリズムがブラックボックスになっているため、アルゴリズムを理解し直すためにも数学から学び直したい人たちだ。人文系の社会人が学ぶのにはまだ敷居が高そうだ。

• hnzwd

  読了日：2018/04/07

  変数・定数から、微分、行列と、階段を登って行きながら最後はディープラーニングという最先端の数学にたどり着く一冊。数学の本らしくきちんと説明してくれている所は好感が持てます。実践編の内容は少し高度ですが非常に素晴らしく、丁寧な説明により人工知能に用いられている最先端の数学の一片を感じられました。過学習とドロップアウト法についてはもう少し突っ込んでくれると嬉しかったですが、、良著。理系向けではありますが。

• しゅわっち

  読了日：2024/11/03

  Kindle unlimited。数学はあまり実務に役立たないと思っていたが。実際すごく役立つのがよくわかった。また、人工知能は数学の広い範囲でなくても充分成り立つのには驚いた。また言葉が数学の概念で分析するのが今までのない感覚で新鮮であった。今まで実社会で計算以外数学を使ってこなかったが、久しぶりにさび付いた数学の知識、利用する経験が、多少錆が取れたように思えた。著者に感謝いたします。

• nbhd

  読了日：2024/01/14

  とても良い本だった。わかりやすい解説を読み、ときに手を動かして、数学をコツコツと積み上げていくと、最後にはディープラーニングに必須の「誤差逆伝播法」を数学的に理解できるようになる、という仕様。天才たちの築いた階段をのぼるような感覚を味わえた。気になるところとしては、「Word2Vec」という単語をベクトル表現する技術について。研究者自身が驚いたというこの技術が発表されたのは2013年。わずか10年前のことになる。「人類が単語のベクトル表現に成功したのは2013年」と記憶にとどめておこうと思う。

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