どのタイミングで読んだか

機械学習を勉強してみたいと思って、よくわかる系、をまずは読もうと思って買った。なので、まったく機械学習に関する予備知識はなかったです。最初の一冊

良かった点と悪かった点

良い点としては、ディープラーニングってどんなものなのかを雰囲気をつかむことができる。非常に平易でサクサク読める。少し背景の数学などがわかると、とくにさらっと読んで雰囲気は掴めるかと。まったくの初心者でもわかるはず。概念を理解するにはいいと思う。

悪い点というか、私が間違ったのは、そもそも機械学習と深層学習の区別がついていなかったため、この本を買ってしまったけど、これは深層学習、つまりディープラーニングに関する本。いわゆる機械学習全般の入門書ではないのでご注意を。副題読むとそう書いてるけどね。

また最後のほうへ行けばいくほど、数式や理論を抜きに説明してて、何を説明しているのかわからなった。特にボルツマンマシン以降は、なんのために使うのかとか腑に落ちずに読んでたので消化不良。

おそらくこれ一冊だけでは雰囲気だけわかるけど、何もわからないと思う。でも、結構ちゃんと書いているので、その後数冊読んだあとにもう一度読むと何が書いているかよくわかるし、他の本で挫折しているときとかに読むと、逆につながりがわかっていいかも。俺ももう一度読み返したい。

機械学習、というよりディープラーニングに興味あるけど、難しい本はちょっとという人。特に中身を理解したい人かな。応用とか産業にとっての位置づけとかは全く書いてない。

ちゃんとした本に入る前の準備運動もしくは、ちゃんとした本を読んだあとの、理解の整理、くらいでもいいかも。