機械学習の取り組み

Pythonでプログラミングを学んでいた時に機械学習いわゆるAIに興味を持って関連書籍を購入したのですが、機械学習という分野は数学をがっつり使うので挫折しかけました。
当時読みかけていた本はこちらですね

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

プログラミングのための数学

『プログラミングのための数学』は数学を用いたベクトル演算、微積、機械学習が学べるのですが、取り組み始めていてプログラミングと数学の両取りは「二兎を追う者は一兎をも得ず」な結果に陥りやすいと感じました。このころから、プログラミングと数学を両方扱った本はどちらかの分野に精通していることを前提とした書籍が多いことに気づき、なかなか身につかないと感じたので軌道修正していくことにしました。

その時に購入したのがこちらです。

スッキリわかるPythonによる機械学習入門 (スッキリわかる入門シリーズ)

扱うサンプルデータが分かりやすいものが多く、簡略化しているために機械学習で行われる手法の全体像をつかむことができます。

また機械学習とは関係ないですが、プログラミング自体（Python自体）の理解を深めるためにこちらの本も購入しましたね。

Fluent Python ―Pythonicな思考とコーディング手法

そして数学をやり直そうと白チャート新課程版も発売したということで購入しました。
いつまでかかるかわかりませんがあまりにも高すぎる理想を抱かずに今いる自分の足場から1歩1歩着実に進めていきたいと思います。

とはいえ最近様々な事に手を出し過ぎたのでしばらく機械学習はお休みする事になりそうですが…。