読みたい本がここにある

Facebook Twitter LINE はてブ

データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 (Software Design plus)

データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 (Software Design plus)

データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 (Software Design plus)

作家
比戸 将平
馬場 雪乃
里 洋平
戸嶋 龍哉
得居 誠也
福島 真太朗
加藤公一
関 喜史
阿部 厳
熊崎 宏樹
出版社
技術評論社
発売日
2015-09-10
ISBN
9784774176314
amazonで購入する Kindle版を購入する

あらすじ

(概要)
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。

(こんな方におすすめ)
・機械学習をこれからはじめようと思っている方
・データサイエンティスト

(目次)
第1部
しくみと概要を学ぼう!

特集1
機械学習を使いたい人のための入門講座…… 比戸将平

第1章:機械学習の概要
第2章:機械学習の歴史と今後の応用例
第3章:データサイエンティストのための機械学習
第4章:Q&Aとまとめ

特集2
機械学習の基礎知識…… 馬場雪乃

第1章:機械学習の問題設定
第2章:教師あり学習
第3章: 教師なし学習
第4章:応用

特集3
ビジネスに導入する機械学習…… 里 洋平・戸嶋龍哉

第1章:ビジネスデータのクラスタリング
第2章:予測モデルの構築

特集4
深層学習最前線…… 得居誠也

第1章:準備
第2章:多層パーセプトロンの書き方
第3章:ニューラルネットの学習方法
第4章:画像認識のためのアーキテクチャ

第2部
手を動かして学ぼう!

特集1
機械学習ソフトウェアの概観…… 福島真太朗

第1章:開発が進む機械学習のソフトウェア
第2章:機械学習のソフトウェアを用いた実行例
第3章:機械学習ソフトウェア選択の指針

特集2
Pythonによる機械学習入門…… 加藤公一

第1章:イントロダクション
第2章:Numpy,Scipy,matplotlibの基礎
第3章:scikit-learn入門

特集3
推薦システム入門…… 関 喜史

第1章:推薦システムのキホン
第2章:推薦システムを作る
第3章:推薦システムの高度化
第4章:良い推薦システムを作るために

特集4
Pythonで画像認識にチャレンジ…… 阿部 厳

第1章:画像認識とは?
第2章:準備
第3章:シンプルな画像認識を実装
第4章:猫顔検出に挑戦

特集5
Jubatusによる異常検知…… 熊崎宏樹

第1章:はじめに
第2章:アーキテクチャ
第3章:テストデータからの異常検知
第4章:サーバログからの異常検知

データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 (Software Design plus) / 感想・レビュー

powerd by 読書メーター

ショウジ

機械学習についての入門編の本です。入門編とはいっても読み物的なものではなくそれなりに突っ込んだ内容でした。今の自分にはまだ追いつかないところ多数あり。もっと勉強してから 読みます。

2017/02/23

y061186

機械学習の基礎が記載されている。 最近AIが再度熱を帯びてきた頃から興味本位で読了。 正直、機械学習のソフトウエアの使用方法も記載されているが、本格的にやり始めようと考えている人でないと難しい内容そうである。 まずは、使用方法も様々な解説がある「R」を使ってみてビジネスに使用可能かを確認していこうと思う。

2016/08/07

HANA

最近話題の内容ということと、入門書に良いということで読んでみた。機械学習がどういったものかということと少しだけコードが載っているといった内容で正直これだけで理解するのは難しいけれど、全体をつかむなら良い本かも。別の本で実際にコーディングしながら理解を深めたい。

2016/03/13

Tsukasa Fukunaga

話題になっていたので読んでみた。なるべく数式を使わずに、機械学習の基礎から先端的な内容までわかりやすく説明してみたというモットーで、その目的は達成されていると思う。少しデータ解析をする必要がある人や、共同研究などでデータ解析を委託する人もこれくらいの内容は身に着けておいたほうがよいだろうと思われる。実際にがっつりデータを解析する人はもっとアルゴリズムの中身を理解する必要に迫られるでしょう。

2015/09/30

ONE_shoT_

機械学習の基礎知識(教師あり・教師なし・深層学習など)と、主にPythonを使った応用(推薦システム・画像認識・異常検知)についてざっと説明されている一冊。R/Pythonあたりから機械学習アルゴリズムを実装するときに参考にしたいです。

2017/11/26

感想・レビューをもっと見る