研究は理屈が分かる方がいい

久しぶりにいい天気だったので、シーツを干したりする。すぐ乾くので気持ちいい。

お昼に公園に行きたいと言うので近所の公園に行こうとすると、途中でスポーツクラブでお祭りをやっていたので入ってみる。娘は「本物のお祭に行きたい」と言っていてテンションが低い。本物のお祭というのはどこに連れていけばいいんだろうか……（人が多いのは嫌いなので、地元の神社のお祭あたりだろうか）。

午後は昨日と同じく「お風呂屋さんに行きたい」と言うのだが、午後は雨が降りそうだったので車で。昨日と比べるとかなり混んでいたが、移動時間を入れて2時間ほど滞在。こうやって行けるのもあと1年くらいかなと思うし、そう思うと複雑な気持ちになる（最近、こういう予期悲嘆が多いかもしれない）。

@shuyo さんの「わけがわかる機械学習」をお送りいただいたので、読んでみる（住所を間違えてお伝えして、届くのが遅くなってしまっていた）。

わけがわかる機械学習 ── 現実の問題を解くために、しくみを理解する

フォーサイトの AI 講座でも機械学習をご担当いただいたので、打ち合わせのときなど含めて色々お話をお伺いしていたが、なるほどと思うことが多く、コラムや脚注も含めて類書がなく、とてもいい本だと思う。大学院の受験希望者に対して、ときどき機械学習の理解度を質問することがあるのだが、「わけがわかる機械学習」に書かれているような内容を理解しているかどうかを質問している気がする（「機械学習やったことあります！」と意気揚々と CV に書いていても、単に既成のデータで何か回すプログラミングをしたことがあるというだけの人が多く、研究の適性を判断するには、理屈を気にする人かどうかが重要なので）。

この本を読んで何かが使えるようになるという訳ではないだろうが（たとえば演習問題みたいなものはないし、特定のプログラミング言語を想定した擬似コードみたいなものがある訳でもない）、歴史的経緯だったり説明の都合だったり、どうしてこうなっている、という（他の本ではあまり書かれていない）ことがしっかり説明されていて、他の本や何やらで分からなかった人は、これを読んで腑に落ちることがあるのではないかなと思うのである。「言語処理のための機械学習」も、独学にはいい本だと思うのだが、「わけがわかる機械学習」と合わせて（後者を副読本に）読むとちょうどいいのではないかな。（そして、この2冊では実装の部分とはつながっていないので、実装とつなぐもう1冊何かをやった方がいいという話になるのだが）

@a_bicky さんの「仕事ではじめる機械学習」も、他の本がカバーしていない内容を書いていてよいと思ったが、こういう（あまり他の本ではカバーされていない）内容が世に出てくるのはよいことである。「わけがわかる機械学習」の最終章も、「機械学習を使わない方がいい場合」というような内容について触れられているが、「仕事ではじめる機械学習」も、全部が全部機械学習で問題解決ではない、ということがしっかり書いてある。

仕事ではじめる機械学習