書評『分析モデル入門』著：杉山聡／出版社ソシム株式会社

タイトル：『分析モデル入門』

本書の概要

本書の目次構成

• 第１部　定型データの扱い
  • 第1章　回帰分析
  • 第2章　回帰分析の結果の解釈と評価
  • 第3章　ロジスティック回帰分析
  • 第4章　機械学習を用いた回帰・分類
• 第２部　非定型データの扱い
  • 第5章　深層学習入門
  • 第6章　画像の分類
  • 第7章　物体検出とセマンティックセグメンテーション
  • 第8章　基本的な自然言語処理手法
  • 第9章　深層学習を用いた自然言語処理モデル（前半）
  • 第10章　深層学習を用いた自然言語処理モデル（後半）
  • 第11章　統計的言語モデル
  • 第12章　付加構造があるデータの扱い
• 第３部　強化学習
  • 第13章　強化学習とは
  • 第14章　強化学習の技法
  • 第15章　深層強化学習の技法
• 第４部　データから知見を得る方法
  • 第16章　クラスタリング
  • 第17章　因子分析・主成分分析
  • 第18章　データの関連を調べる分析
  • 第19章　データの背後の構造を用いる分析
• 第５部　線形回帰分析の深い世界
  • 第20章　多重共線性
  • 第21章　発展的な回帰分析

本書の概要

本書は、目次の通り幅広い範囲の分析モデルをカバーした書籍になります。ベーシックな手法から、深層学習や強化学習などの踏み込んだ分野まで解説されています。
とはいえ、本書は「入門」に焦点を当てているため、紹介されている分析モデルの発展的な内容や最先端の内容などは包含されていません。

本書は、数式での展開は最小限にとどめ、図やグラフをふんだんに使用して、直感的な理解がしやすいような構成になっております。またフルカラーの書籍ですので、見やすく理解しやすいものになっております。また、読んでいると著者の杉山さんの優しさが伝わる理解しやすい例えが記されており、ただ読んでいても理解しやすくなっている点が非常に好きなポイントです。

本書の感想

本書の感想です。
実は本書の著者とは直接の知り合いではないのですが、社内に知り合いの方がいて、その方経由で出版される情報を知りまして、その縁あって、社内では本書に関する輪読会が開催されました。
その際の私以外の感想もお伝えできればと思います。

まずはこの広い範囲を丁寧に解説していることが非常にすごいことです。
とにかくわかりやすいというのが本書の特徴なんです。入門書としては満点レベルだと思っています。

場合によっては、その裏返しなのですが、「なんとなく知っている」人にとっては物足りなく感じてしまう部分があるかもです。
苦手な分野や、少しやってみて挫折した分野があれば本書を起点に学習を進めてみるような活用の仕方がおすすめです。

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