機械学習の特徴量エンジニアリングに焦点を当てた本、「Feature Engineering for Machine Learning」を読んだ。

テーブルデータ、画像データ、文章データなどの各種データに対しての基本的な特徴量エンジニアリング手法が網羅されている本でした。例えばone-hotエンコーディングやn-gram、SIFTなどなど基本的な手法から、Box-Cox変換、Dummy Coding、データリークの問題など、一般的な機械学習の入門書ではカバーされないような内容もところどころ書かれていた。

後半ではCNNの仕組みや、論文推薦システムの構築などの、特徴量エンジニアリングを利用した実アプリケーションの作成もチュートリアル的に示されており、特徴量を加えることで精度が大きく変わるところなども分かり、特徴量エンジニアリングの重要性が学べる本となっていた。

全部で200ページほどの結構薄い本なので、英語の技術書に挑戦してみようかな、という人には機械学習の基礎が出来ているのであれば分かりやすいかと思うのでオススメしたい。