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データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編

ビッグデータ時代のビジネスを支える最新知識が満載!

Software Design plusシリーズ 10年先も役立つ力をつくる

出版社名 技術評論社
出版年月 2015年10月
ISBNコード 978-4-7741-7631-4
4-7741-7631-1
税込価格 2,508円
頁数・縦 187P 26cm
シリーズ名 データサイエンティスト養成読本

商品内容

目次

第1部 しくみと概要を学ぼう!(概要、歴史、なぜ注目されるのか?―機械学習を使いたい人のための入門講座
機械学習手法の中身を知る―機械学習の基礎知識
データの特性を理解する―ビジネスに導入する機械学習
複雑な識別問題への処方箋―深層学習最前線)
第2部 手を動かして学ぼう!(R、Python、Julia、Spark MLlib…―機械学習ソフトウェアの概観
scikit‐learn、Numpy、Scipy、matplotlib―Pythonによる機械学習入門
基本的な理論・実装/運用・改善のノウハウ―推薦システム入門
Numpy、scikit‐learn、scikit‐imageの応用―Pythonで画像認識にチャレンジ
オンライン機械学習入門―Jubatusによる異常検知)

おすすめコメント

ビッグデータ分析をきっかけとして「機械学習」に注目が集まり、ビジネス利用への検討がはじまっています。しかし、実際に「機械学習」を理解しているエンジニアや分析担当者は少なく、うまく活用できていないのが現実です。「機械学習」を利用するにはアルゴリズムの理解、プログラミング技術、ビジネス知識などが必要になってきます。本書では、第1部で機械学習のアルゴリズムやビジネスへの応用方法、流行の深層学習などに触れ、第2部ではPythonを用いた機械学習、画像認識、推薦エンジンなど、サンプルコードをもとに手を動かして試すことができます。機械学習分野で先頭を走る著者陣が、面白く、わかりやすい解説でお届けします。

出版社・メーカーコメント

ビッグデータ分析をきっかけとして「機械学習」に注目が集まり,ビジネス利用への検討がはじまっています。しかし,実際に「機械学習」を理解しているエンジニアや分析担当者は少なく,うまく活用できていないのが現実です。「機械学習」を利用するにはアルゴリズムの理解,プログラミング技術,ビジネス知識などが必要になってきます。本書では,第1部で機械学習のアルゴリズムやビジネスへの応用方法,流行の深層学習などに触れ,第2部ではPythonを用いた機械学習,画像認識,推薦エンジンなど,サンプルコードをもとに手を動かして試すことができます。機械学習分野で先頭を走る著者陣が,面白く,わかりやすい解説でお届けします。