「Machine Learning Q and AI」学習資料 詳細紹介

基本情報

書名： Machine Learning Q and AI: 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI

著者： Sebastian Raschka

出版社： No Starch Press

著作権： © 2024-2025 by Sebastian Raschka

アクセス方法： 無料オンライン閲覧

コース概要

これは、機械学習と人工知能の核となる概念に焦点を当てた実践的なガイドブックです。30の重要な質問と回答形式で、機械学習の初心者から専門家まで、あらゆる学習者に洗練された知識を提供します。機械学習分野の著名な教育者であるセバスチャン・ラシュカが、複雑なAI関連トピックを理解しやすい実用的な要点に凝縮しています。

学習目標

• 機械学習とAIの急速な発展に学習者がついていけるように支援する
• 様々な機械学習分野のトピックを網羅する
• 初心者から専門家まで、学習パスを提供する
• 経験豊富な機械学習の研究者や実践者でも、新しい技術や方法を発見できる

コース構成

パートI：ニューラルネットワークと深層学習 (Part I: Neural Networks and Deep Learning)

• Chapter 1: Embeddings, Latent Space, and Representations
• Chapter 2: Self-Supervised Learning
• Chapter 3: Few-Shot Learning
• Chapter 4: The Lottery Ticket Hypothesis
• Chapter 5: Reducing Overfitting with Data
• Chapter 6: Reducing Overfitting with Model Modifications
• Chapter 7: Multi-GPU Training Paradigms
• Chapter 8: The Success of Transformers
• Chapter 9: Generative AI Models
• Chapter 10: Sources of Randomness

パートII：コンピュータビジョン (Part II: Computer Vision)

• Chapter 11: Calculating the Number of Parameters
• Chapter 12: Fully Connected and Convolutional Layers
• Chapter 13: Large Training Sets for Vision Transformers

パートIII：自然言語処理 (Part III: Natural Language Processing)

• Chapter 14: The Distributional Hypothesis
• Chapter 15: Data Augmentation for Text
• Chapter 16: Self-Attention
• Chapter 17: Encoder- and Decoder-Style Transformers
• Chapter 18: Using and Fine-Tuning Pretrained Transformers
• Chapter 19: Evaluating Generative Large Language Models

パートIV：生産とデプロイ (Part IV: Production and Deployment)

• Chapter 20: Stateless and Stateful Training
• Chapter 21: Data-Centric AI
• Chapter 22: Speeding Up Inference
• Chapter 23: Data Distribution Shifts

パートV：予測性能とモデル評価 (Part V: Predictive Performance and Model Evaluation)

• Chapter 24: Poisson and Ordinal Regression
• Chapter 25: Confidence Intervals
• Chapter 26: Confidence Intervals vs. Conformal Predictions
• Chapter 27: Proper Metrics
• Chapter 28: The k in k-Fold Cross-Validation
• Chapter 29: Training and Test Set Discordance
• Chapter 30: Limited Labeled Data

専門家からの推薦

Cameron R. Wolfe (Deep Learning Focus 著者)

「セバスチャンは、複雑なAI関連トピックを誰にでも理解できる実践的な要点に凝縮する才能を持っています。彼の新著『Machine Learning Q and AI』は、あらゆるレベルのAI実務家にとって素晴らしいリソースとなるでしょう。」

Chip Huyen (『Designing Machine Learning Systems』著者)

「セバスチャンは、学術的な深さ、エンジニアリングの俊敏性、そして複雑なアイデアを分かりやすく説明する能力を独自に兼ね備えています。彼はどんな理論的なトピックにも深く踏み込み、新しいアイデアを検証するために実験を行い、それらすべてをシンプルな言葉で説明してくれます。機械学習の旅を始めるなら、セバスチャンがあなたのガイドとなるでしょう。」

Chris Albon (The Wikimedia Foundation 機械学習総監)

「セバスチャン以上に優れたガイドは、ほとんど望めないでしょう。彼は誇張抜きに、現在この分野で最高の機械学習教育者です。セバスチャンは、各ページでその広範な知識を伝えるだけでなく、真の専門知識を示す情熱と好奇心も共有しています。」

Ronald T. Kneusel (『How AI Works』著者)

「セバスチャン・ラシュカの新著『Machine Learning Q and AI』は、ほとんどの入門コースで扱われる核となるAIトピックを超えた、重要なAIトピックの概要を網羅したワンストップショップです…もしあなたがすでに深層ニューラルネットワークを通じてAIの世界に足を踏み入れているなら、この本は次のレベルを見つけ、理解するために必要なものを提供してくれるでしょう。」

学習の特徴

1. Q&A形式の学習： 30の核となる質問を通じて、機械学習とAIの重要な概念を体系的に網羅
2. 実践指向： 実際の応用を重視し、実践的な技術的要点を提供
3. 深さと広さの両立： 理論的な深さと実践的な広さの両方を持つ
4. 段階的な学習： 初心者から専門家まで、様々なレベルの学習者に適している
5. 無料アクセス： 無料オンライン閲覧を提供

対象者

• 機械学習の初心者
• AIの実務家および研究者
• 現代の深層学習技術を体系的に学びたい学生
• AIの発展トレンドに追いつく必要がある技術専門家
• 本番環境でのAIアプリケーションに興味があるエンジニア

学習のヒント

1. 章の順序に従って学習することをお勧めします。各パートには論理的な進展関係があります。
2. 各章を学習した後、実際のプロジェクトと組み合わせて実践することができます。
3. 第4部の「生産とデプロイ」の内容に注目してください。これは多くのチュートリアルで不足している実践的な応用知識です。
4. 第5部の「モデル評価」の内容は、実際の業務におけるモデルの選択と最適化にとって非常に重要です。

入手方法

• 無料オンライン閲覧： 著者のウェブサイトに直接アクセス
• 書籍の購入： Amazon または No Starch Press
• 著者へのサポート： セバスチャンのSubstackブログを購読するか、Amazonレビューを投稿する