▼著者：明松 真司（あけまつ・しんじ）

合同会社HaikaraCity代表として、宮城県委託案件や、各種企業、学校向けに数学／プログラミング言語／AIに関わる研修や入門講義、コンサルティング、著述業などを主に行う。『線形空間論入門』（プレアデス出版）を2014年に出版。仙台デザイン＆テクノロジー専門学校AI＆ITコース講師。高専塾「ナレッジスター」創業者（現顧問）。



▼著者：田原 眞一（たはら・しんいち）

新卒でスキルアップジャパン株式会社に入社後、エンジニアとプロジェクトマネジャーを経験。その後、株式会社リクルートコミュニケーションズにて複数のAI案件に携わる。現在は、機械学習を体系的に学べ、日本初のJDLA認定プログラムのディープラーニング講座を展開するAIスクール『スキルアップAI』の運営、AIに関するコンサルティング、システム開発や運用なども行う。趣味はトライアスロン。



▼監修者：杉山 将（すぎやま・まさし）

2001年東京工業大学大学院情報理工学研究科博士課程修了。博士（工学）。2014年より東京大学大学院新領域創成科学研究科教授、2016年より理化学研究所革新知能統合研究センター長を兼任。機械学習の理論・アルゴリズム・実世界応用に関する研究に従事。2015年に機械学習に関する国際会議Neural Information Processing Systems Conferenceの共同委員長プログラム委員長、2016年に共同実行委員長を務める。『機械学習プロフェッショナルシリーズ』（講談社）編者。

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誤記のためにご迷惑をおかけし、誠に申し訳ございません。

• 17ページ 問5問題文および選択肢
  • [誤]
    ＜問題文＞
    （ア）を多層に組み合わせた予測器を指す。
    
    ＜アの選択肢＞
    A.　パーセプトロン
  • [正]
    ＜問題文＞
    （ア）をたくさんつなげてできる予測器である。
    
    ＜アの選択肢＞
    A.　エキスパートシステム
  • 【 第4刷にて修正 】
• 37ページ 問6の問題文1行目
  • [誤]
    ～選択肢をそれぞれ1つずつ選べ。
  • [正]
    ～選択肢を、（ア）（ウ）は1つずつ、（イ）は2つ選べ。
  • 【 第3刷にて修正 】
• 37ページ 問6の問題文7行目
  • [誤]
    カテゴリカル変数を( イ )の形に変換したり、文字列で表される日付データを扱いやすい形に変換するなどがある。
  • [正]
    カテゴリカル変数を( イ )の形に変換したり、文字列で表される日付データを扱いやすい形に変換するなどがある。( イ )では、1つのデータを1つのベクトルで表現する。
  • 【 第3刷にて修正 】
• 45ページ 解答6の正解（イ）
  • [誤]
    （イ）B
  • [正]
    （イ）B、C
  • 【 第3刷にて修正 】
• 45ページ 解答6の13行目
  • [誤]
    encodingと呼びます（イ＝B）。
  • [正]
    encodingと呼びます（イ＝B）。なお、選択肢Cは label encoding のことを指しています。label encoding もカテゴリカル変数を変換する処理ですが、変換後のデータは、1データ1ベクトルではなく、自然数となります。
  • 【 第3刷にて修正 】
• 148ページ 問8 解説文の下から3行目
  • [誤]
    「2025年をめどに、レベル4、5の～
  • [正]
    「2025年をめどに、レベル4の～
  • 【 第4刷にて修正 】
• 160ページ 問1の選択肢Aの2行目
  • [誤]
    美術また又は音楽の範囲に属するもの
  • [正]
    美術又は音楽の範囲に属するもの
  • 【 第4刷にて修正 】

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