「難しそう」という先入観で機械学習に手を出せなかった人におすすめします

Azure Machine Learning の登場により、
機械学習の専門の開発者でなくても、
機械学習を Web で利用できるようになりました。

本書では Azure Machine Learning の手順が示されており、
実際のデータで機械学習を試しながら身に付けることができます。

Web 上のサービスとして提供されているためワークフローを短時間で構築でき、
学習効率は高いです。


機械学習の各手法の理論について、
数学をベースとした説明がなされているため、

アルゴリズムの選択やチューニングの指針の理解が深まり、
応用範囲が広がるでしょう。

例えば、
「線形回帰」と「ベイズ線形回帰」の違いや使い分けについて理解できるようになります。


ところで本書には、
数学の知識があまりない人でも理解できるようにと義務教育レベルからの数学の解説があります。

しかし、
機械学習の仕組みを理解するには数学 (とくに確率統計) への慣れが必要であり、
さすがに無理を感じるところです。

数学の経験を持つ人でも機械学習を机上だけで理解するのは難しく、
理論と実践の反復が必要になると思います。


また、
Azure Machine Learning についての説明がところどころ十分ではないので、
必要に応じて公式ドキュメントを参照するとよいでしょう。

https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/articles/machine-learning-what-is-machine-learning/