機械学習の基本的となる本の読書完了

７月の初旬から読み始め機械学習の本（下記）を読み終えました。内容的には、機械学習というよりも、古典的なデータ分析の話が中心でした。数学的な解説もしっかりと書いてあり、勉強にはなりました。これで、機械学習の基本となる本は、一応読了しました。

ITエンジニアのための機械学習理論入門

期待していた内容は、深層学習や強化学習など、人間が分析の手法や仕組みを考えなくても勝手に学習してくれる話でしたが、これらに関しては、あまり書かれていませんでした。深層学習は別の本で勉強済みでした。強化学習はWebの記事で基本は理解済みであり、後は、TensorflowやChainerでの実装例を直接試しながら実践的に取り組む予定です。

なお、深層学習や強化学習では、一般に、「なぜ、そのような判断結果になるか」を説明することができないため、まさに、シンギュラリティ的な印象を持っています。例えば、AlphaGoと李世乭での囲碁の試合において、「なぜ、この手を指すのか」を説明するはできません。

人間同士のビジネスでは、判断結果を人に説明して理解してもらう必要があるため、深層学習や強化学習で得た判断結果（人間から見たら、機械の直感のようなもの）を示すだけでは不十分なこともあると思います。この本に書かれていたような分析手法の基礎が分かっていると、人に説明する際には助かると良います。ただ、その場合、「機械の直感」を説明できるデータを、後づけで用意するということになりそうです。

シンギュラリティといえば、かなり前（２ヶ月ぐらい前）に買った、下記の本も読み終えました。

シンギュラリティは近い [エッセンス版]―人類が生命を超越するとき

この本の原文が書かれたのが2005年ですが、10年以上経った現在でも、古さを感じさせない内容です。世の中が動きが、本の内容に追い付いて来た感じです。ただ、20年ぐらい前に好きだったSF小説(グレッグ・イーガンの作品など）の内容を、かなり流用している感じがしました。SF小説に書かれていることが、現実になりつつあるのですね。むしろ、SF小説に書かれたアイデアを実現できるインフラが整ってきたということしょうね。

ちなみに、最近流行りだしたAR(ポケモンGOなど)は、日本の漫画やアニメでは、かなり昔からの使われていたアイデアですが、これも、アイデアに現実が追いついてきた感じですね。

なお、この本は、原文の訳本の抜粋ですが、結構、読むのが疲れました。訳本は、2倍以上の厚さがあるようなので、読むきがしません。