• 本

Kaggle Grandmasterに学ぶ機械学習実践アプローチ

Compass Data Science

出版社名 マイナビ出版
出版年月 2021年8月
ISBNコード 978-4-8399-7498-5
4-8399-7498-5
税込価格 2,959円
頁数・縦 303P 24cm

商品内容

要旨

機械学習モデル改善のためにいつ、何を使うのか?さまざまな機械学習問題に対する解決手法を豊富なコードと共に取り上げます。

目次

実行環境の準備
教師あり学習と教師なし学習
交差検証
評価指標
機械学習プロジェクトの構築
質的変数へのアプローチ
特徴量エンジニアリング
特徴量選択
ハイパーパラメータの最適化
画像分類・セグメンテーションへのアプローチ〔ほか〕

出版社・メーカーコメント

さまざまな機械学習問題の解決手法を実践的なPythonコードで丁寧に解説。”Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem: (ほぼ)すべての機械学習問題へのアプローチ” の翻訳書。機械学習モデル改善のためにいつ、何を使うのか? またモデル作成以前の課題、コード再現性やモデルのデプロイといった話題にも踏み込みます。

著者紹介

タクール,アビシェーク (タクール,アビシェーク)   Thakur,Abhishek
世界的な機械学習のコンテストプラットフォーム「Kaggle」で、史上初めて全4カテゴリで最高位の称号「Grandmaster」を獲得したデータサイエンティスト。機械学習の自動化や自然言語処理に関心を持つ。機械学習の応用やデータサイエンスに関して、チュートリアルや動画を積極的に公開している
石原 祥太郎 (イシハラ ショウタロウ)  
2017年より株式会社日本経済新聞社でデータ分析・サービス開発に従事し、2021年からは研究開発部署で上級研究員を務める。「Kaggle」では2019年にチームで参加した「PetFinder. my Adoption Prediction」で優勝し、2020年に共著で『PythonではじめるKaggleスタートブック』(講談社)を出版。2020年に国際ニュースメデイア協会「30 Under 30 Awards」でアジア太平洋部門の最優秀賞を受賞した(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)