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機械学習のための特徴量エンジニアリング ―その原理とPythonによる実践 (オライリー・ジャパン) (日本語) 単行本(ソフトカバー) – 2019/2/23

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商品の説明

内容(「BOOK」データベースより)

本書は、機械学習モデルの性能を向上させるために、データから良い特徴量を作る特徴量エンジニアリングについて解説します。前半では初学者に向けて、数値、テキスト、カテゴリ変数の基本的な取り扱い方を説明し、後半では特徴量ハッシング、ビンカウンティング、PCAによるデータの圧縮、さらに非線形特徴量とモデルスタッキング、画像特徴量抽出と深層学習による自動特徴学習などの高度なテーマを扱います。特徴量エンジニアリングの原理について直感的な理解が得られるように図や例を豊富に使い、またPythonコードによる実行例を数多くあげて解説しており、実際の業務に適用するための具体的な知識が得られます。特徴量エンジニアリングを使いこなし、機械学習モデルの性能を最大限に引き出したいエンジニア必携の一冊です。Kaggle GrandmasterのKohei Ozaki(@smly)氏による「日本語版に寄せて」を収録しています。

著者について

Alice Zheng(アリス・チャン):機械学習、スパニングアルゴリズム、プラットフォーム開発の技術リーダー。現在、Amazon Advertisingにおいてサイエンス研究マネージャーをしている。それ以前は、GraphLab/Dato/Turiでのツールキット開発とユーザー教育に携わり、Microsoft Researchでは機械学習の研究者だった。UC Berkeley大学で電気工学およびコンピュータサイエンスの博士号、また数学の学士号を取得している。

Amanda Casari(アマンダ・カサリ):次世代の技術を探求し、その影響を実証しているエンジニア。Concur Labsの上級プロダクトマネージャーおよびデータサイエンティストであり、SAP ConcurにおけるConcur Labs AI Researchチームの共同設立者でもある。過去16年間にわたり、データサイエンス、機械学習、ロボティクスなど幅広いエンジニアリング分野に携わってきた。米海軍アカデミーで制御システム工学の学士号と、Vermont大学の電気工学の修士号を取得している。

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