■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
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
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