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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【PDF版】

池田 雄太郎(著) , 田尻 俊宗(著) , 新保 雄大(著)

商品番号
184890
販売状態
発売中
納品形態
会員メニューよりダウンロード
発売日
2023年11月16日
ISBN
9784798184890
データサイズ
約15.1MB
制限事項
印刷可・テキストのコピー可
キーワード
アルゴリズム  Python  電子書籍【PDF版】  データ分析  機械学習

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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 はじめに
Chapter2 まず基本を押さえよう
2-1 概要
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 概要
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:製品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 概要
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:商品画像を識別してみよう
Chapter5 1つ1つのプロセスを深堀りしてみよう
5.1 概要
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

PDF版のご利用方法

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  4. PDF形式のファイルを、お好きな場所に保存してください。
  5. 端末の種類を問わず、ご利用いただけます。
画像01

Chapter1 はじめに
Chapter2 まず基本を押さえよう
2-1 概要
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 概要
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:製品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 概要
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:商品画像を識別してみよう
Chapter5 1つ1つのプロセスを深堀りしてみよう
5.1 概要
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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