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Machine Learning実践の極意 機械学習システム構築の勘所をつかむ!

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出版社名 インプレス
出版年月 2017年11月
ISBNコード 978-4-295-00265-9
4-295-00265-8
税込価格 3,740円
頁数・縦 26,292P 24cm

商品内容

要旨

機械学習の利点/課題、乱雑なデータの処理、Python系モデル構築、モデル評価/最適化、特徴エンジニアリングのテクニック、予測速度の改善、大容量データへの対応など。有効なデータとより良いモデルを作成!

目次

1 機械学習ワークフローの基礎(機械学習とは何か―長所と課題、データ収集から運用までのステップ、性能の改善
現実世界のデータ―データの取得/整備、可視化
モデルの構築と予測
モデルの評価と最適化
特徴エンジニアリングの基礎)
2 機械学習ワークフローの応用(NYCタクシーデータのケーススタディ
高度な特徴エンジニアリング
高度な自然言語処理の例―映画レビューの感情分析
機械学習ワークフローのスケーリング
デジタルディスプレイ広告のケーススタディ)

著者紹介

ブリンク,ヘンリク (ブリンク,ヘンリク)   Brink,Henrik
産業界と学界の両方で機械学習の幅広い実装経験を持つデータサイエンティスト兼ソフトウェア開発者。HenrikとJosephは、機械学習ソリューションを提供するwise.ioの開発リーダー兼共同創設者
リチャーズ,ジョセフ・ウイリアム (リチャーズ,ジョセフウイリアム)   Richards,Joseph W.
応用統計学と予測分析を専門としているシニアデータサイエンティスト。HenrikとJosephは、機械学習ソリューションを提供するwise.ioの開発リーダー兼共同創設者
フェセロルフ,マーク (フェセロルフ,マーク)   Fetherolf,Mark
データマネジメントと予測分析を手掛けるNuminary Data Scienceの創設者兼プレジデント。以前は、統計学者および分析データベース開発者として、化学エンジニアリング、ケーブルテレビ、オンライン広告アプリなどさまざまな分野の企業に勤務(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)