機械学習の考え方とRの活用をわかりやすく解説！―Rは、統計解析のためのプログラミング言語・開発環境であり、機械学習で利用できるライブラリが数多く提供されています。
膨大なデータの処理よりもプロトタイピングや検証に適しており、先進IT企業では、あるモデルでうまく動作するかを判断するため、まずRでプロトタイプを作成・確認するというケースもあります。
本書ではまず、機械学習の考え方や、その基礎となる統計をわかりやすく説明します。
それを踏まえて、代表的な機械学習の理論を押さえながら、Rのさまざまな活用法を解説します。
本書を読んで、Rによる機械学習の試行や検証を始めてみましょう。
◇以下「はじめに」より抜粋・要約◇筆者は、これまで2年以上にわたって、オープンソースの統計解析ソフトウェア「R（アール）」を用いた機械学習のセミナーを実施してきました。
いつも参加者は満員となり、ニーズの高さを実感しています。
Rの場合、何ギガバイトもの膨大なデータ量を処理することにはあまり適していません。
むしろ、重要なのは、Rの特性を見極め、どのような機械学習の局面でどのように活用するか、にあると言えます。
それが本書のコンセプトであり、代表的な機械学習の理論を押さえながら、Rによる実践について解説します。
2年間のセミナーのなかで、受講者の皆様から、わかりにくいポイント、現場で利用するためのポイントなど、様々なフィードバックやリクエストをいただき、本書に反映しました。
したがって本書は、実際の現場で利用されるデータサイエンティスト、これからRで機械学習の実施を検討される技術者の方などにお勧めできます。