本, 大曽根 圭輔

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無料ダウンロード現場で使える! Python機械学習入門 機械学習アルゴリズムの理論と実践 (AI & TECHNOLOGY) pdf - 内容紹介 【概要】人工知能関連のプロダクト・サービスの開発において、機械学習は最初の学習領域です。本書は、機械学習の基本と実践手法について解説した書籍です。機械学習の開発環境の準備、実際の現場での利用方法、そしてブラックボックス化しがちな理論部分もしっかりフォローしています。データ集計・整形と組み合わせた機械学習モデルの利用方法も解説しています。【読者対象】人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者【著者】大曽根 圭輔(おおそね・けいすけ)筑波大学大学院システム情報工学研究科博士後期課程修了。博士(工学)。2012年に株式会社サイバードに入社し、データ分析部門立ち上げ等を担当。2015年に株式会社Gunosyに入社、アルゴリズム開発やユーザ行動分析、グノシー事業の責任者を担当。データ可視化が好きで、業務外の活動で「STAT DASHグランプリ2016」総務大臣賞、第14回日本統計学会統計教育賞などを受賞。関 喜史(せき・よしふみ)富山商船を卒業後、東京大学工学部に編入学。同大学院工学系研究科博士課程修了。博士(工学)。2011年度未踏OB。未踏ジュニアPM。大学院在籍中にGunosy(グノシー)を共同開発し、2012年に当社創業。 創業期からニュース配信ロジックの開発を担当し、現在は研究開発に従事。2017年度言語処理学会論文賞受賞。推薦システム、ユーザ行動分析が専門。米田 武(よねだ・たけし)1992年生まれ。2015年3月筑波大学理工学群数学類卒業、2017年3月大阪大学大学院理学研究科数学専攻修了。修士(理学)。Certified Kubernetes Application Developer(CKAD)。AWS Summit Tokyo2018 登壇。2017年4月に株式会社Gunosyにデータ分析エンジニアとして新卒入社後、現在は推薦システムの設計からアルゴリズムのデザインのみならず、インフラ構築を含めたサーバーサイド全般に従事。 内容（「BOOK」データベースより） 本書は、機械学習の基本と実践手法について解説した書籍です。機械学習の開発環境の準備、実際の現場での利用方法、そしてブラックボックス化しがちな理論部分もしっかりフォローしています。データ集計・整形と組み合わせた機械学習モデルの利用方法も解説しています。対象読者は人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者。本書は、第1章では、機械学習を行う上で必要となる環境構築と機械学習に必要なPythonの基本について解説しています。第2章では、教師あり学習と教師なし学習についてサンプルをもとに解説します。第3章では、教師あり学習と教師なし学習に関連する機械学習モデルについて解説しています。主要な機械学習モデルの理論を数式と絡めて説明し、その理論をもとにしたPythonにおけるコーディング手法を説明しています。第4章では、データの集計、整形方法と実際の機械学習モデルへの利用方法について解説しています。 商品の説明をすべて表示する

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