エンジニアなら知っておきたいaiのキホン 機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説  本書は、think it連載「ビジネスに活用するためのaiを学ぶ」に、筆者の自社webサイトで公開中のブログ「ai技術をぱっと理解する(基礎編)」<br>を加え、さらに加筆・修正したai入門書。これからaiを学ぶエンジニアや過去にaiを学習したが挫折してしまったエンジニア向けに、aiの基礎と<br>全体像を解説し「aiとは何か」「aiで何ができるのか」をイメージできるようにした。<br><br>本書の特長は、古い歴史には触れず、(1)ディープラーニング登場以降の5年間の流れを知り(過去)、(2)今のai技術の全体像を把握し(現在)、(3)5年後の<br>ai活用イメージを掴む(未来)、の3点。書き下ろしコラムによるていねいな補足もあり、広大で難解なaiの世界をやさしく学ぶことができる。<br><br>全3部構成。<br>●第1部「人工知能の基礎を理解する」では、aiの基礎と全体像をしっかり理解できるように解説。<br>●第2部「機械学習のアルゴリズムを学ぶ」では、aiの心臓部となる<機械学習><統計学><アルゴリズム>の3要素とその関係を解説。<機械学習>には<br>「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」などが、その背後には「回帰」「分類」「クラスタリング」などの<統計学>があり、その解を求める<br>方法には「決定木」「サポートベクターマシ&#12540