チラシの裏の設計書

プログラム開発、データ分析からロボット作りまでものづくり全般を思うがままに書き連ねたブログ。

「機械学習のための特徴量エンジニアリング」をいまさらやっと流し読んだ

良本として界隈で話題になっていた「機械学習のための特徴量エンジニアリング」を買って読めてなかったのでザクッと読みました。

 

www.oreilly.co.jp

 

全体を読んだ感想としては、「これ一冊で広くがわかる!入門向け!」というタイプの本ではなくて、実際にデータに向き合う実務者が困ったときに頼りたいといったような本だなと思いました。

イメージとしては実際に機械学習のモデルを作り始めてはみたのの「どうも精度がでないなぁ」とか「この種類のデータはどう扱ったらうまくいくんだろう」といった疑問が出てきたときに強力に手助けしてくれる本といったイメージです。

 

「1章:機械学習パイプライン」でざっくりとした機械学習モデル構築の流れの説明があったあとはひたすらいろんなデータ(数値であったりカテゴリであったりテキスト・画像・・・)ごとにどのようなアプローチ方法があるかが詳しくかかれているといったものです。

「この一冊をまず読め」ではないですが、ぜひ手元に置いておいておきたい一冊でした。

 

今日は短め。