データサイエンティスト養成読本　機械学習入門編「ビッグデータ時代のビジネスを支える最新知識が満載！」

ビッグデータ分析をきっかけとして「機械学習」に注目が集まり、ビジネス利用への検討がはじまっています。しかし、実際に「機械学習」を理解しているエンジニアや分析担当者は少なく、うまく活用できていないのが現実です。「機械学習」を利用するにはアルゴリズムの理解、プログラミング技術、ビジネス知識などが必要になってきます。本書では、第１部で機械学習のアルゴリズムやビジネスへの応用方法、流行の深層学習などに触れ、第２部ではＰｙｔｈｏｎを用いた機械学習、画像認識、推薦エンジンなど、サンプルコードをもとに手を動かして試すことができます。機械学習分野で先頭を走る著者陣が、面白く、わかりやすい解説でお届けします。

目次

第１部　しくみと概要を学ぼう！（概要、歴史、なぜ注目されるのか？―機械学習を使いたい人のための入門講座
機械学習手法の中身を知る―機械学習の基礎知識
データの特性を理解する―ビジネスに導入する機械学習
複雑な識別問題への処方箋―深層学習最前線）
第２部　手を動かして学ぼう！（Ｒ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｊｕｌｉａ、Ｓｐａｒｋ　ＭＬｌｉｂ…―機械学習ソフトウェアの概観
ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ、Ｎｕｍｐｙ、Ｓｃｉｐｙ、ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ―Ｐｙｔｈｏｎによる機械学習入門
基本的な理論・実装／運用・改善のノウハウ―推薦システム入門
Ｎｕｍｐｙ、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ、ｓｃｉｋｉｔ‐ｉｍａｇｅの応用―Ｐｙｔｈｏｎで画像認識にチャレンジ
オンライン機械学習入門―Ｊｕｂａｔｕｓによる異常検知）

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