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【図書】 現場で使える！Ｐｙｔｈｏｎ機械学習入門

機械学習アルゴリズムの理論と実践 --
大曽根圭輔 ／著, 関喜史 ／著, 米田武 ／著   -- 翔泳社 -- ２０１９．５ -- ２１ｃｍ -- ２６９ｐ

資料詳細

タイトル 現場で使える！Ｐｙｔｈｏｎ機械学習入門
副書名 機械学習アルゴリズムの理論と実践
著者名等 大曽根圭輔 ／著, 関喜史 ／著, 米田武 ／著  
出版 翔泳社 ２０１９．５
大きさ等 ２１ｃｍ ２６９ｐ
分類 007.13
件名 機械学習 , プログラミング（コンピュータ）
注記 索引あり
注記 Ｊｕｐｙｔｅｒ　Ｎｏｔｅｂｏｏｋ対応
著者紹介 【大曽根圭輔】筑波大学大学院システム情報工学研究科博士後期課程修了。博士（工学）。２０１２年株式会社サイバードに入社。２０１５年に株式会社Ｇｕｎｏｓｙに入社、アルゴリズム開発やユーザ行動分析、グノシー事業の責任者を担当。業務外の活動で「ＳＴＡＴ　ＤＡＳＨグランプリ２０１６」総務大臣賞、第１４回日本統計学会統計教育賞などを受賞。（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）
要旨 本書は、機械学習の基本と実践手法について解説した書籍です。機械学習の開発環境の準備、実際の現場での利用方法、そしてブラックボックス化しがちな理論部分もしっかりフォローしています。データ集計・整形と組み合わせた機械学習モデルの利用方法も解説しています。対象読者は人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者。本書は、第１章では、機械学習を行う上で必要となる環境構築と機械学習に必要なＰｙｔｈｏｎの基本について解説しています。第２章では、教師あり学習と教師なし学習についてサンプルをもとに解説します。第３章では、教師あり学習と教師なし学習に関連する機械学習モデルについて解説しています。主要な機械学習モデルの理論を数式と絡めて説明し、その理論をもとにしたＰｙｔｈｏｎにおけるコーディング手法を説明しています。第４章では、データの集計、整形方法と実際の機械学習モデルへの利用方法について解説しています。
目次 １　本書を読む前の準備（Ｐｙｔｈｏｎのインストール；Ｐｙｔｈｏｎの使い方；Ｊｕｐｙｔｅｒ　Ｎｏｔｅｂｏｏｋのインストールと使い方；ＮｕｍＰｙ、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ、ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ、Ｐａｎｄａｓの利用）；２　機械学習を実務で使う（業務で機械学習を使う；サンプルデータで教師あり学習を試す；サンプルデータで教師なし学習を試してみる）；３　機械学習理論編（数学的準備；機械学習の基礎；教師あり学習；教師なし学習）；４　データの集計・整形（実際のデータを機械学習に利用するための流れ；データの取得、集計；データの整形；非構造データの処理；不均衡データの取り扱い）
ISBN(13)、ISBN 978-4-7981-5096-3　　 4-7981-5096-7
書誌番号 1113692394
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1113692394

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所蔵館 所蔵場所 別置 請求記号 資料区分 状態 取扱 資料コード
中央 ４階自然科学 Map 情報科学 007.1 一般書 利用可 - 2064715944 iLisvirtual
緑 公開 007.1 一般書 貸出中 - 2063661298 iLisvirtual

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