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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

内容紹介

機械学習本ベストセラーの第2版!
著者陣の経験に基づく洞察とより専門的な知識を学べる


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。
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。

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。
13章以降はほとんど新規の書き下ろしです。

●原著の第1版はACM(米国計算機学会)の
「21st Annual list of Notable Books and Articles(2016)」にランクイン
●日本語版の第1版は「ITエンジニア本大賞2017」ベスト10にランクイン


第1章 「データから学習する能力」をコンピュータに与える
第2章 分類問題―単純な機械学習アルゴリズムのトレーニング
第3章 分類問題―機械学習ライブラリscikit-learnの活用
第4章 データ前処理―よりよいトレーニングセットの構築
第5章 次元削減でデータを圧縮する
第6章 モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス
第7章 アンサンブル学習―異なるモデルの組み合わせ
第8章 機械学習の適用1―感情分析
第9章 機械学習の適用2―Webアプリケーション
第10章 回帰分析―連続値をとる目的変数の予測
第11章 クラスタ分析―ラベルなしデータの分析
第12章 多層人工ニューラルネットワークを一から実装
第13章 ニューラルネットワークのトレーニングをTensorFlowで並列化
第14章 TensorFlowのメカニズムと機能
第15章 画像の分類―ディープ畳み込みニューラルネットワーク
第16章 系列データのモデル化―リカレントニューラルネットワーク

◎本書は『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning
with Python, scikit-learn, and TensorFlow, 2nd Edition』の翻訳書です。

◎微積分/線形代数、Pythonの文法、データ分析用ライブラリについて
ある程度理解している必要があります。

■「はじめに」より抜粋
機械学習の実践的なサンプルコードを調べて試してみるのは、
この分野に飛び込むのにうってつけの方法である。幅広い概念が明確になるからだ。
本書では、Python言語と機械学習ライブラリを使って機械学習の実装を体験してみるほか、
アルゴリズムの背後にある数学的な概念を紹介する。それらの概念は、機械学習をうまく
利用するために欠かせないものである。したがって、本書は単なる実用書ではない。
本書では、機械学習の概念を必要に応じて詳しく説明する。そして、アルゴリズムの仕組み、
アルゴリズムの使用方法、さらに重要な、最も一般的な落とし穴を避ける方法を直観的に説明する。

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。

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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

  • 単行本(ソフトカバー): 584ページ
  • 出版社: インプレス; 第2版 (2018/3/16)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4295003379
  • ISBN-13: 978-4295003373
  • 発売日: 2018/3/16
  • 梱包サイズ: 23 x 18 x 3.2 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.1 9件のカスタマーレビュー
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2018年5月26日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
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2019年4月8日
形式: Kindle版Amazonで購入
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2019年3月6日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
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2019年4月7日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
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2019年4月4日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
2018年7月16日
形式: Kindle版
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2019年4月17日
形式: 単行本(ソフトカバー)
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2018年10月3日
形式: 単行本(ソフトカバー)
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