機械学習ジャーニーのお供に

気になったことを書き溜めただけで一貫性のない弊ブログですが、「機械学習」というキーワードを入れた記事を出すと、アクセス数が増えるというのが最近の傾向です。それだけ機械学習熱が上がっていて、自分でも試してみようという人が増えているんでしょうね。

機械学習を進める上でのストレス要因

先日もCourseraの受講のことだったり、オススメ本の話を書いたりと、自分自身でも機械学習について学ぶという事は相変わらず続いているものの、いつもモヤっとした部分が残ります。

ライブラリの使い方とか、基本的なコンセプトは分かっても、その足元の部分、つまりデータを用意したり、そのデータを加工して大まかな傾向を掴むと言った機械学習の最初のステップのところの足元が弱いなあと思う今日この頃です。

仕事として機械学習を使っているプロの皆さんは置いておいて、私のように仕事とはあまり関係なく、機械学習に興味を持って飛び込んで、まずは機械学習の入門書から入った皆さんの場合、例えばPandasのデータフレームの使い方だったり、Matplotlibで自分の思うようにプロットしてみるという部分がうまく使いこなせていなくてストレスを感じているってことはないですかね？

私は結構ストレスになっていて、機械学習じゃなくて、データサイエンスのE-Learningでも受けようかと真剣に検討していたぐらいです。

こういうのを待っていた

そんな中、こんな本がつい最近出たのを見つけてしまいました。

Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

この領域の本、これまでもあるにはあったのですが、日本語の本だと内容的に少し古くなったなと感じるものが多かったので、個人的には良いタイミングで出て来てくれました。

最終章のscikit-learnのところは手持ちの本でカバーできているものの、最初の4章分はまさにブラッシュアップしたかった内容でドンピシャです。結構分厚い本ですが、やりたい事がリファレンス的に参照できて重宝しそうです。

ちなみに英語版はテキスト含め全文Githubで公開されているので、中身をちょい見してから、日本語で深く読みたい！となれば購入してみるのはいかがでしょう？

お世話になった本たち

色褪せたみたいな事を書いてしまいましたが、自分の中ではいろいろなきっかけを与えてくれた名著です。

Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

この本でNumpyとpandasの存在を知りました。

IPythonデータサイエンスクックブック ―対話型コンピューティングと可視化のためのレシピ集

この本からJupyter Notebookにたどり着きました。