MIとは？という本を読んだので、次は実践だ！と思い立ち、何かないかと探していた所、初学者向けのこちらの本に出会いました。
本日は、明治大学の金子弘昌先生の著書『Pythonで気軽に化学・化学工学』を紹介します。
これから「Pythonで機械学習を使ってみたい！」という初学者にオススメの本でした！
ちなみに、金子先生の研究室HPもぜひ覗いてみて下さい！とっても勉強になります。
本書のデータ
リンク
著者：金子弘昌
出版社：丸善出版
ページ数：196
化学・化学工学分野に特化したデータ解析・機械学習の入門書みなさんは研究室やお手元にデータをお持ちではないですか？ データ解析・機械学習を応用して，蓄積してきたデータを最大限に活用することで，これまでとは違った角度から研究や開発を加速させることができます．本書では，化学・化学工学の分野特有の話題やノウハウにスポットをあてて，Pythonを使ったデータ解析・機械学習を丁寧に解説します．サンプルプログラムを使って実際に手を動かしながら学習できるので，プログラミングをやったことがない方も気軽に取り組むことができます．これからデータ解析・機械学習を活用していきたいと考えている研究者や技術者，学生におすすめの1冊です．
<公式ページより>
概要
本書の大まかな流れは以下の通りです。
⇩
Pythonでのデータの取り扱い方法
⇩
データの可視化
⇩
機会学習（様々なモデルを用いて、目的変数yの予測式y=f(x)の構築）
感想
1. 本当に何もないところからでも始められる。
Pythonを使って様々なデータの読み込みや計算を行うために必要な環境構築をするために、Anacondaというソフトウェアのインストールから始まります。
続いて、実際にプログラムのコードえお書いて動かしてみるためのJupyter Notebookの使い方を学んでから、実用的な部分に入っていきます。
この書籍冒頭部分の手厚いフォローのおかげで挫けることなく、ある意味プログラミングをするよりも難しそうな、プログラミングをするための準備をサクッとできました。
本書は本当に機械学習初学者のための本なんだなと感じました。
2. 機械学習モデルの計算方法がわかる。
本書のサンプルコードを言われるがままに動かしていくと、簡単に結果がポッと算出されます。
正直、コードを動かすだけでは中でどのような計算が行われたのかが全くわかりません。
本書では、適宜PC内で行われている計算が、どのような原理に基づいているのかを数式を用いて解説してくれています。
また、言葉でも簡単に説明してくれるので何となくの理解も可能です。
数式に関しては、私が数学を忘れていることもあり、大学の教科書を引っ張り出してきて、教科書と本書を行ったり来たりしながら理解しました（4年ぶりの大学数学でした…）😅
3. 練習問題でコードの理解ができる。
サンプルコードは、あらかじめ書かれたコードを実行することで、どのようにプログラミングされたコードが動くのかを見ていくものになります。
そのため、「こんなことができるんだ！」ということは分かりますが、コードをどう書くかの部分はなあなあで進めてしまいました。
しかし、章の最後に自分でプログラミングコードを書く練習問題があります。
そこで、サンプルコードや本書の内容を参考に自分でひぃひぃ言いながらコードを書くことで、理解が深まります。
これから「Pythonで機械学習を使ってみたい！」という初学者にオススメの本です。
MIに興味のある初学者の方は、本書を手に取ってみて下さい！
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