●一冊目に読みたい機械学習の超入門。数式なしで基礎がわかる！

　本書は、機械学習の「なぜ？」から「どう使うか？」までを、この一冊で解き明かす「機械学習入門」です。
　教師あり・なし学習といった基本から、PCA、t-SNE、UMAPによる次元削減、さらには最新のディープラーニング（CNN、RNN、Transformer）、強化学習まで、重要トピックを網羅。難解な概念も、豊富な図解と具体的な応用例を通じて、視覚的かつ実践的に、高校生でも理解できる平易な文体で理解を深めることができます。また、できるだけ数式は使わず、図解を中心に丁寧に基礎理論を解説しているため、数学が苦手な学生や新人ITエンジニアの方でも安心して読み進められます。モデル評価やデプロイ、倫理といった実践的側面にも触れ、この一冊で機械学習の全体像を把握し、次世代AIスキルの基礎を習得できる必携書です。

▼本書の構成
第1章　機械学習とは？
第2章　機械学習の手順
第3章　教師あり学習
第4章　ニューラルネットワーク
第5章　教師なし学習
第6章　強化学習

　本書を読むことで、知識や経験が浅い方でも機械学習の全体像を掴むことができます。これからITエンジニアを目指す学生や、新人の方におススメの一冊です。