実務で役立つPython機械学習入門―課題解決のためのデータ分析の基礎 [単行本]

実務で役立つPython機械学習入門―課題解決のためのデータ分析の基礎 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  身近な課題を解決しながらアルゴリズムと機械学習の基礎を学べる。

• 目次

  Chapter1　機械学習をはじめる前に
  1-1　機械学習とは何か
  1-2　機械学習プロジェクトの流れ
  Chapter2　まずは基本を押さえよう
  2-1　Chapter2について
  2-2　回帰アルゴリズム：不動産価格を予測しよう
  2-3　分類アルゴリズム：社員の退職を予測しよう
  Chapter3　さまざまなアルゴリズムを体験しよう
  3-1　Chapter3について
  3-2　時系列予測アルゴリズム：商品の売上を予測しよう
  3-3　レコメンドアルゴリズム：個人の趣向に沿った商品をオススメしてみよう
  3-4　異常検知アルゴリズム：ポンプの故障を検知しよう
  Chapter4　さまざまなデータを取り扱ってみよう
  4-1　Chapter4について
  4-2　テキストデータ：商品の口コミを分析してみよう
  4-3　画像データ：画像を識別してみよう
  Chapter5　一つひとつのプロセスを深堀りしてみよう
  5.1　Chapter5について
  5.2　データ観察
  5.3　特徴量生成・学習
  5.4　機械学習アルゴリズムと評価指標の選定
  5.5　機械学習モデルの学習と選択
  Chapter6　モデルを運用してみよう
  6-1　機械学習モデルを運用してみよう
  6-2　バッチ予測をしよう
  6-3　リアルタイム予測をしよう

• 出版社からのコメント

  本書は、身近な課題を解決しながら機械学習の基礎知識を身に付けられる1冊です。

• 内容紹介

  身近な課題を解決しながら機械学習を基礎からしっかり理解できる！

  ■商品紹介
  本書はPythonを利用して、実際の課題を機械学習で解決する手法を解説する書籍です。手を動かしながら、データ分析やアルゴリズムについて学ぶことができます。本書では「1.課題分析」「2.データ分析」「3.予測」の3ステップで課題解決を行っていきます。

  ■本書の特徴
  1.現実的な場面を想定した解説
  本書では、現実的な場面を想定して「課題」を設定し、それを機械学習で解決する方法を解説します。課題からアルゴリズムを選定し、プロジェクトをどのように動かしていくのかを学べます。
  2.機械学習に最適なアルゴリズムを学べる
  本書は、機械学習に用いるアルゴリズムを実例を通じて学べます。身近なビジネス課題を解決するために、どういったアルゴリズムを用いれば良いか、体系的に理解できます。

  ■こんな方のための本です
  ・Pythonの学習をある程度終えて、これから機械学習に対する勉強をしてみたい、一歩を踏み出してみたい方
  ・業務や個人のプロジェクトで機械学習を使ってみたい方
  ・教科書的な勉強だけでなく、実際に手を動かしながら学びたい方

  ■目次
  Chapter1　機械学習をはじめる前に
  Chapter2　まずは基本を押さえよう
  2-1　Chapter2について
  2-2　回帰アルゴリズム：不動産価格を予測しよう
  2-3　分類アルゴリズム：社員の退職を予測しよう
  Chapter3　さまざまなアルゴリズムを体験しよう
  3-1　Chapter3について
  3-2　時系列予測アルゴリズム：商品の売上を予測しよう
  3-3　レコメンドアルゴリズム：個人の趣向に沿った商品をオススメしてみよう
  3-4　異常検知アルゴリズム：ポンプの故障を検知しよう
  Chapter4　さまざまなデータを取り扱ってみよう
  4-1　Chapter4について
  4-2　テキストデータ：商品の口コミを分析してみよう
  4-3　画像データ：画像を識別してみよう
  Chapter5　一つひとつのプロセスを深堀りしてみよう
  5.1　Chapter5について
  5.2　データ観察
  5.3　特徴量生成・学習
  5.4　機械学習アルゴリズムと評価指標の選定
  5.5　機械学習モデルの学習と選択
  Chapter6　モデルを運用してみよう
  6-1　機械学習モデルを運用してみよう
  6-2　バッチ予測をしよう
  6-3　リアルタイム予測をしよう

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（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）

  池田 雄太郎(イケダ ユウタロウ)
  １９９０年生まれ、筑波大学大学院にて修士（工学）を取得。不動産やＷｅｂマーケティング領域にて機械学習アプリケーション開発を経験し、合同会社ｄｏｔＤａｔａ　Ｊａｐａｎにて、データサイエンス自動化ソフトウェアの開発に従事
  
  田尻 俊宗(タジリ トシカズ)
  １９８８年生まれ。奈良先端科学技術大学院大学にて修士（工学）を取得。機械学習プラットフォームや機械学習アプリケーションを開発する多数のプロジェクトを経験し、現在は合同会社ｄｏｔＤａｔａ　Ｊａｐａｎにて、データサイエンス自動化ソフトウェアの開発に従事
  
  新保 雄大(シンボ ユウダイ)
  １９８３年生まれ。長岡技術科学大学大学院にて、分子生物物理学の研究により博士（工学）を取得。ソフトウェアエンジニアとして機械学習や数理最適化など多数の数理・データ分析ソフトウェアの開発を経験し、現在は合同会社ｄｏｔＤａｔａ　Ｊａｐａｎにてエンジニアリングマネージャとして従事

実務で役立つPython機械学習入門―課題解決のためのデータ分析の基礎 の商品スペック