はろわるどあいしあ

『分析モデル入門』を読んだ(´_ゝ`)

前に鈴木貫太郎さんがすげーいっぱい付箋貼ってあるから、そんだけ難しいのかと思ったけど、タイトルにある通り入門レベルだった。

とはいえ、俺はPythonで一通り機械学習(scikit-learnとか)のコーディングやったり、著者のYouTube動画視たりしてたので把握できただけなので、まったくの初学者にとっては厳しいかも(´_ゝ`)

少なくとも大学初年度レベルくらいまでの数学は齧っておいた方がいい。

まあ、分析とかで使われる数学ってパターンが決まってるからガッツリ勉強しなおす必要はないと思うけど。

あと、入門レベルとはいえ本書を難しくしている最大の理由は、著者本人も言ってたけど分量を削ったことにあるかもしれない。

網羅的に書いて、重要じゃない部分を削っていった結果、難易度にバラつきが出ちゃってる感じ?

ページ数を多くするか、ある程度説明を端折ってスッキリさせるかというトレードオフは他の本にもいえることだけどね(´_ゝ`)

GPTの説明とかめっちゃ分かりやすく書いてあるので、最近のChatGPT界隈のことについてこの前の飲み会で「マルチヘッドアテンションがね」とドヤ顔で本に書いてあるまんまの事をしゃべって気持ち良かったです。

ところでP.171中盤くらいで、「そのため、単語wに対応するベクトル~~」という文が二重になってる。
新しい版では訂正されてるかな(´_ゝ`)