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出版社内容情報
サンプルコードを動かしながらTensorFlowとScikit-Learnで機械学習を学ぶ！サンプルコードを動かしながらTensorFlowとScikit-Learnで機械学習を学ぶ！
機械学習、特にニューラルネットワークの概要を解説し、単純な線形回帰から始まり、深いニューラルネットワークに移行する一連のテクニックを学びます。機械学習／深層学習に必要なサポートベクターマシン、デシジョンツリー、ランダムフォレスト、アンサンブルメソッドなど順を追って解説します。解説だけでなく、各章で練習問題を用意しており、またGithubにjupyter notebookで試せるコードが掲載しているため、試しながら学べる構成になっています。
Aurelien Geron［オーレリアン ジュロン］
著・文・その他
下田倫大［シモダ ノリヒロ］
監修
長尾高弘［ナガオ タカヒロ］
翻訳
内容説明
本書はコードを動かしながら学び、機械学習が使えるようになることを目的とした書籍です。現実的な問題を出し、サンプルデータを示しながら、機械学習で問題を解決に導くまでの一連の手法を体系立てて解説。深層学習以外の機械学習にはｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎを使い、機械学習プロジェクトの流れ、データからモデルを学習する方法、コスト関数の最適化、データの処理・クリーニングなどの基礎から、特徴量の選択や過学習、データの次元削減など応用までを学びます。深層学習にはＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗを使い、ニューラルネットワークの構築と訓練、ニューラルネットワークアーキテクチャ、深層学習や強化学習、さらにＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗの分散処理のメカニズムや実装までを幅広く解説。すべてのコードがＧｉｔＨｕｂ上で公開されており、Ｊｕｐｙｔｅｒ Ｎｏｔｅｂｏｏｋを使って試しながら学ぶことができます。アルゴリズムの説明に終始せず、実際の業務で必要となる機械学習のスキルをまとめた本書は機械学習を学びたいエンジニア必携の一冊です。
目次
第１部 機械学習の基礎（機械学習の現状；エンドツーエンドの機械学習プロジェクト；分類；モデルの訓練；サポートベクトルマシン（ＳＶＭ） ほか）
第２部 ニューラルネットワークと深層学習（ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗを立ち上げる；人工ニューラルネットワーク入門；深層ニューラルネットの訓練；複数のデバイス、サーバーを使った分散ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ；畳み込みニューラルネットワーク ほか）
著者等紹介
ジュロン，オーレリアン［ジュロン，オーレリアン］ ［Ｇ´ｅｒｏｎ，Ａｕｒ´ｅｌｉｅｎ］
機械学習のコンサルタント。もとＧｏｏｇｌｅｒで、２０１３年から２０１６年にかけてＹｏｕＴｕｂｅビデオ分類チームのリーダーだった。フランスの主要な無線ＩＳＰのひとつであるＷｉｆｉｒｓｔの設立者でもあり、２００２年から２０１２年までＣＴＯを務めていた。また、電気自動車シェアサービスのＡｕｔｏｌｉｂ’を運営するＰｏｌｙｃｏｎｓｅｉｌの設立者として、２００１年にはＣＴＯを務めた。それ以前は、金融（ＪＰ ＭｏｒｇａｎとＳｏｃｉ´ｅｔ´ｅ Ｇ´ｅｎ´ｅｒａｌｅ）、防衛（カナダＤＯＤ）、医療（輸血）などのさまざまな分野でエンジニアを経験している
下田倫大［シモダノリヒロ］
元データ分析の会社のエンジニアリングマネージャーで、現在は外資系ＩＴ企業のカスタマーエンジニア。『アナリティクス×エンジニアリング』の領域で日々奮闘しており、データ分析や深層学習、機械学習を活用した案件に積極的に携わっている
長尾高弘［ナガオタカヒロ］
１９６０年千葉県生まれ。東京大学教育学部卒、株式会社ロングテール社長。訳書１００冊以上、詩集もある（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
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kaida6213
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八木 拓馬
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