「Excelでわかる機械学習 超入門 -AIのモデルとアルゴリズムがわかる」（技術評論社）の評判・価格・レビュー
機械学習を学ぶための教材の基本情報・価格・レビュー。
PR・広告を含みます
機械学習をスクールで学ぶなら、教育訓練給付で最大80%OFF。
対象講座なら受講料の最大80%（給付区分・上限・要件あり）が後日戻り、実質負担を抑えられます。独学の本＋スクールの併用も。
▶ あなたの講座でいくら戻るか試算（無料・30秒）
無料相談で適用条件を確認できます
無料相談で適用条件を確認できます
はじめての方へ：教育訓練給付のしくみと損しない選び方 ／ 申請手順5ステップ
学んだ後に「作って公開する」ための環境例です。サーバー・ツールは教育訓練給付／補助の対象外です。
※給付率・実質額は区分（一般20%／特定一般40%／専門実践 最大80%）と要件で変わり、即時値引きでなく後日支給です。最終可否はハローワーク・厚労省でご確認ください。掲載はPR（送客手数料を受領）。
この本について
機械学習とは、コンピュータに学習させる技術を指します。AIの発展とともに、さまざまな手法が登場してきました。このAIのモデルとそのアルゴリズムは種類が多く、AIに関心のある人が学習を始めたとき、困惑する原因となっています。本書では、それらを整理し、わかりやすく解説します。具体例にはExcelを利用するため、難しい前提知識なしで、機械学習のさまざまな手法を体験することができます。どのような手法でAIが実現しているのか知りたい人に最適です。 1章 機械学習の基本 §1．機械学習とAI、そして深層学習 §2．教師あり学習と教師なし学習
2章 機械学習のための基本アルゴリズム §1．モデルの最適化と最小2乗法 §2．最適化計算の基本となる勾配降下法 §3．ラグランジュの緩和法と双対問題 §4．モンテカルロ法の基本 §5．遺伝的アルゴリズム §6．ベイズの定理
3章 回帰分析 §1．重回帰分析 §2．重回帰分析をExcelで体験
4章 サポートベクターマシン（SVM） §1．サポートベクターマシン（SVM）のアルゴリズム §2．サポートベクターマシン（SVM）をExcelで体験
5章 ニューラルネットワークとディープラーニング §1．ニューラルネットワークの基本単位のユニット §2．ユニットを層状に並べたニューラルネットワーク §3．誤差逆伝播法（バックプロパゲーション法） §4．誤差逆伝播法をExcelで体験
6章 RNNとBPTT §1．リカレントニューラルネットワーク（RNN）の仕組み §2．バックプロパゲーションスルータイム（BPTT） §3．BPTTをExcelで体験
7章 Q学習 §1．強化学習とQ学習 §2．Q学習のアルゴリズム §3．Q学習をExcelで体験
8章 DQN §1．DQNの考え方 §2．DQNのアルゴリズム §3．DQNをExcelで体験
9章 ナイーブベイズ分類 §1．ナイーブベイズ分類のアルゴリズム §2．ナイーブベイズ分類をExcelで体験
付録A．ニューラルネットワークの訓練データ 付録B．ソルバーのインストール法 付録C．機械学習のためのベクトルの基礎知識 付録D．機械学習のための行列の基礎知識 付録E．機械学習のための微分の基礎知識 付録F．多変数関数の近似公式 付録G．NNにおけるユニットの誤差と勾配の関係 付録H．NNにおけるユニットの誤差の「逆」漸化式 付録I．RNNにおけるユニットの誤差と勾配の関係 付録J．BP、BPTTで役立つ漸化式の復習 付録K．RNNにおけるユニットの誤差の「逆」漸化式 付録L．重回帰方程式の求め方
判型：単行本
機械学習とは
機械学習は、データから規則性を学び、新しい入力に対して予測や分類を行う技術です。人が作る固定ルールとは異なり、モデルがデータの傾向をもとに判断基準を最適化します。実務ではデータ活用の共通基盤として、画像・文章・音声など多様な分野につながる入口です。
こんな人向け：想定読者は、プログラミングの基本操作ができるか、あるいはこれから始める読者です。統計や数学を完璧にしなくても進められますが、何を学んだかを言葉で説明しながら進める姿勢が有効です。
独学ロードマップでの位置
学習は、前提理解→実装→評価・改善の順に重ねるのが自然です。最初から難易度の高いテーマを扱うより、土台を分割して積む構成の方が長く読み続けやすいです。
- Pythonの基本とデータの読み書き、可視化までを最初に反復する
- 確率・統計の基本概念を、式だけでなく用途と一緒に理解する
- 回帰や分類などの基礎手法を小規模データで手を動かして実装する
- 評価指標と検証設計を学び、結果の意味を読み解く練習をする
- 前処理・学習・評価の流れを回して、再現できる学習ノートを残す
独学で足りる？体系的に学ぶ選択肢
独学の肝は、教材選びより先に学習目的を言語化することです。理論説明、実装例、検証手順の三層が揃っている教材を選ぶと、知識が分断されにくくなります。公式や定理は最小単位で理解し、難所は図表や簡単なデータで自分の言葉に言い換えると定着が早まります。
独学が不安、または期限付きで進めたい場合は、学習計画が明文化されている体系的なコース形式を検討すると、継続の見通しが立てやすくなります。特に、進捗のチェック項目が明確で、誤りの原因を段階的に切り分ける設計は、独学の空白部分を埋めるのに向きます。 ▶ 給付でいくら戻るか試算
よくある質問
Q. 数学が苦手でも始められますか？
始めること自体は可能です。難しい式を最初に詰め込むより、なぜその手法が必要かを実データで確認しながら進める方が、理解の負担が下がります。必要な数学は、学習を進めるに連れて少しずつ補っていく順が現実的です。
Q. 読むだけで実務に役立つレベルになりますか？
読了だけでは知識は増えますが、実務で再現する力は別です。各章で実際にデータを処理し、結果を可視化・解釈するまで行うと移行しやすくなります。運用では、モデルの前提条件と限界を説明できることが重要です。
Q. 最初に避けるべき勉強の失敗は何ですか？
概念よりも用語やアルゴリズム名を先に覚えすぎると、全体像を失いやすくなります。データ前処理や評価を飛ばすと、後で調整しても原因が分からなくなります。小さな題材で一連の流れを回し、意図と結果をセットで確認する習慣を先に作るのが安全です。
次の一冊：次に読む方向としては、データ基盤の整備や可視化の理解を深める本が有効です。あわせて、深層学習の導入とモデルの説明性・運用管理へ進むと、機械学習の理解領域が実務寄りに広がります。
