実践 機械学習システム
本書は、実際に手を動かしながらシステムを作成し、そのエッセンスを身につけることを目的とした機械学習システムの実践的な解説書です。「データといかに向き合うか」という視点から、生のデータからパターンを見つける方法を解説します。Pythonと機械学習の基本、ライブラリの使い方をはじめ、具体的な例に基づいたデータセット、モデル化、レコメンドと、その改良、音声や画像の処理など、より重要な問題についても解説します。さらに、テキストや画像、音声に対して機械学習の手法を適用する方法を学び、機械学習関連技術の評価方法や、最適な選択を行うための比較方法について学びます。本書で学んだツールと知識があれば、実際の問題を解決できる独自のシステムを作成できるようになるでしょう。 謝辞 原書の監修者について はじめに 1章 Pythonではじめる機械学習 1.1 機械学習と Pythonはドリームチーム 1.2 本書
データサイエンス講義
本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。Google、Microsoft、Facebookをはじめとした有名企業で使われているアルゴリズムや分析手法の紹介など、興味深い話題や事例も豊富に収録しています。内容の幅が広く、データサイエンティストの参考になるトピックが満載の一冊です。 目次 訳者まえがき まえがき 1章 はじめに：データサイエンスとは 1.1 ビッグデータとデータサイエンスの過剰喧伝 1.2 過剰喧伝を克服する 1.3 なぜいまなのか 1.3.1 データ化 1.4 現状（および多少の歴史） 1.4.1 データサイエンスの仕事 1.5 データサイエンスプロフィール 1.6 思考実験：メタ定義 1.7 データサイエンティス
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