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現場で使える!NumPyデータ処理入門 第2版 機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法【PDF版】

吉田 拓真(著) , 尾原 颯(著)

商品番号
186730
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
2024年08月26日
ISBN
9784798186733
データサイズ
約12.3MB
制限事項
印刷可・テキストのコピー可
キーワード
プログラミング  Python  ビッグデータ  電子書籍【PDF版】  数学  機械学習  AI & TECHNOLOGY

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待望の第2版
機械学習・データサイエンスの現場で役立つ
Numpyによるデータ高速処理手法を丁寧に解説

【本書の概要】
機械学習やデータサイエンスを扱う現場では、Pythonの高機能で利用しやすい数学・科学系ライブラリが活用されています。本書は、その中でも機械学習・データサイエンスの現場でよく利用されているNumPyをピックアップ。Numpyの基本から始まり、現場で使える実践的な高速データ処理手法について解説します。特に、配列の処理に力点を置いています。最終章では機械学習における実践的なデータ処理手法について解説します。

【第2版の変更点】
・Python 3.11に対応
・各種ライブラリのアップデート

【NumPy(ナンパイ)とは】
NumPyは、機械学習・データサイエンスの現場で扱うことの多い多次元配列(行列やベクトル)を処理する高水準の数学関数が充実しているライブラリです。Python単体では遅い処理であっても、C言語なみに高速化できるケースもあり、機械学習・データサイエンスにおけるデータ処理に欠かせないライブラリとなっています。

【対象読者】
・機械学習エンジニア
・データサイエンティスト

【目次】
Chapter1 NumPyの基本
Chapter2 NumPy配列を操作する関数を知る
Chapter3 NumPyの数学関数を使う
Chapter4 NumPyで機械学習を実装する

【著者プロフィール】
吉田拓真(よしだ・たくま)
データサイエンス関連のサービスを提供する株式会社Spot 代表取締役社長。Webメディア『DeepAge』編集長。

尾原 颯(おはら・そう)
東京大学工学部機械工学科所属。大学ではハードウェア寄りの勉強が多め。趣味はアカペラとテニス。基本的に運動が好き。最近、ランニングを始める。

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NumPyの基本がわかる

NumPyの基本からNumPy配列を操作する関数について解説します。

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NumPyの数学関数を利用したデータ処理の方法がわかる

NumPyに用意されている数学関数に触れながら、データ処理の方法を解説します。

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機械学習の基本がわかる

NumPyを使い機械学習の基本を解説します。またNumPyの数学関数を利用したニューラルネットワークと強化学習の構築方法についても解説します。

Chapter 1 NumPyの基本
Chapter 2 NumPy配列を操作する関数を知る
Chapter 3 NumPyの数学関数を使う
Chapter 4 NumPyで機械学習を実装する

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