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[第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear) 単行本(ソフトカバー) – 2018/3/16

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商品の説明

内容(「BOOK」データベースより)

本書では、機械学習の各コンセプトについて、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク(CNN/RNN)までの手法を取り上げます。Python関連ライブラリとしてはscikit‐learnやTensorFlowなどを使用。第2版では、第1版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応しました。13章以降はほとんど新規の書き下ろしです。本書は、機械学習を本格的に理解・実践するのに不可欠な一冊となっています。

著者について

◆著者プロフィール
◎Sebastian Raschka(セバスチャン・ラシュカ)
計算生物学の学術研究プロジェクトで新しいコンピュータ手法の開発に取り組む。
データ分析の情報サイト「Analytics Vidhya」では、GitHub上で影響力のある
データサイエンティストの第1位にランクイン。また、オープンソースの機械学習
ライブラリの開発にも参加。データサイエンティストの世界的なコミュニティ
Kaggleが開催する機械学習コンテストでは優秀な結果を出している。

◎Vahid Mirjalili(ヴァヒド・ミルジャリリ)
ミシガン大学コンピュータサイエンス工学科に在籍。さまざまなコンピュータビジョン
プロジェクトで機械学習の応用研究に携わる。分子構造の大規模計算シミュレーション
の手法を開発したことで博士号を取得。Pythonコーディングで驚異的な経験を積み、
同大学でPythonプログラミングを教える。

◆翻訳者プロフィール
◎株式会社クイープ
1995年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、
コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。主な訳書に、『Machine
Learning実践の極意 機械学習システム構築の勘所をつかむ!』『TensorFlow機械学習
クックブック Pythonベースの活用レシピ60+』『Scala関数型デザイン&プログラミング
―Scalazコントリビューターによる関数型徹底ガイド』などがある(いずれもインプレス
発行)。

◆監訳者プロフィール
◎福島 真太朗(ふくしま・しんたろう)
1981年生まれ。株式会社トヨタIT開発センターのシニアリサーチャー。
2004年東京大学理学部物理学科卒業。2006年東京大学大学院新領域創成科学研究科
複雑理工学専攻修士課程修了。現在、東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻
博士課程に在学中。専攻は機械学習・データマイニング・非線形力学系。

出版社より

4295003867 4295002089 484438015X 4295003107 4295003379 4295002003
スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング いちばんやさしいPythonの教本 人気講師が教える基礎からサーバサイド開発まで 基礎Python 逆引きPython標準ライブラリ 目的別の基本レシピ180+! [第2版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 TensorFlow機械学習クックブック Pythonベースの活用レシピ60+
対応言語 Python Python Python Python Python Python
習熟度 入門 初級~中級 初級~中級 初級~中級 上級 上級
対象読者 ・Pythonの基本を身につけたい方 ・過去にプログラミングの入門書で挫折してしまった方 ・プログラマーやエンジニアを目指す方 ・仕事でPythonを活用してみたい方 ・Pythonではじめてプログラミングをはじめる方 ・Pythonを使って機械学習やデータ解析に触れてみたいが、まずは入門からはじめたい方 ・基礎から学びたいプログラミング初心者の方 ・Pythonの基本的な文法を理解した方 ・基本的な文法の次にPythonの標準ライブラリを理解したい方 ・Pythonの基礎、数学(微積分/線形代数)の基礎、データ分析用Pythonライブラリの基礎を理解している、機械学習やデータサイエンスに興味のあるIT技術者や研究者/学生 ・機械学習やPythonプログラミングについて、ある程度経験のある方
本書で分かること 本書内に登場するプログラムの読み方をすべて載せ、さらに、漢文訓読の手法を取り入れ、読み下し文を用意。プログラムの1行1行が何を意味していて、どう動くのかが理解できるので、Pythonの基礎文法が身につく 講義+実習のワークショップ形式で会話bot「pybot」を作りながら、Pythonのプログラミングを学ぶ Python 3の変数の取り扱いから、リスト、タプルといったPython固有のデータの操作、制御構造や関数など 便利に使えるPython標準ライブラリの活用術、文字列/データ操作、テキスト処理、ファイル操作、数値演算、ネットワークアクセス、GUIなど 機械学習の各コンセプトについて、理論や数学的背景、Pythonコーディングの実際を解説。初期の機械学習アルゴリズム、ニューラルネットワーク(CNN/RNN)までの手法など TensorFlowの考え方、定型コード、利用できる各種オープンデータを解説。線形回帰、SVM、最近傍法、ニューラルネットワーク、自然言語処理、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、運用環境のための手法、遺伝的アルゴリズム、k-means、常微分方程式など
4295001538 4295001252 4295002046 4295003417
マンガでわかる人工知能 いちばんやさしい人工知能ビジネスの教本 人気講師が教えるAI・機械学習の事業化 パソコンで楽しむ 自分で動かす人工知能 いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本 人気講師が教える仕事にAIを導入する方法
対応言語 人工知能/機械学習 人工知能/機械学習 人工知能/機械学習 人工知能/機械学習
習熟度 入門 初級~中級 初級~中級 初級~中級
対象読者 ・人工知能によって世の中や仕事がどう変わっていくのか知りたい方 ・ビジネス領域での人工知能活用イメージを知りたい方 ・人工知能を使うにあたっての法規制や課題を知りたい方 ・まずは人工知能がどんなものか実際に動かしてみたい方 ・より高度な専門書にステップアップする前提知識を身につけたい方 ・機械学習やAIをつかったプロジェクトにかかわるすべての方 ・経営者、シニア管理職~担当者レベルまで ・技術書で機械学習を本格的に学ぶ前に概要レベルを学びたい方
本書で分かること マンガで楽しみながら、AIについての大きな流れや主要な知識を解説。仕事、子育て、介護など、自分たちの生活がAIによってどう変わっていくのかを学べる 自動運転、画像認識、マッチング、創作、Fintechといったトピックから人工知能をビジネスに活用するためのエッセンスを解説。人工知能技術を利活用するにあたっての法規制の解説も 写真から顔を認識させる、写真を有名な絵画風にする、線画に自動で色をつける、文豪風テキストを作るなど、作例を通じて人工知能の仕組みを学ぶ体験型の解説書 AI・機械学習の仕組み、AI・機械学習でできること、プロジェクトに必要なリソース、投資対効果の試算方法、機械学習に必要なデータ、プロジェクト体制の構築方法、機械学習システムの実装と運用ノウハウ、成功した取り組み事例など
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本書で分かること AIの基礎知識、様々な業種の利用事例、ディープラーニング・AIの最前線で活躍する技術者の紹介など ビジネス上の機械学習の利点や課題、データの収集/整備、モデルの構築/評価/最適化の基本的な考え方、実データによるケーススタディや予測スループットの改善、大容量データへの対応など 単回帰/重回帰/ロジスティック回帰、クラスタリング、主成分分析、アソシエーション分析、SVM、アンサンブル学習、ベイズ推定、ディープラーニングなど

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ インプレス; 第2版 (2018/3/16)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2018/3/16
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本(ソフトカバー) ‏ : ‎ 584ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4295003379
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4295003373
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち4.4 75個の評価

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2019年4月8日に日本でレビュー済み
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2019年4月7日に日本でレビュー済み
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