さわってわかる機械学習 Azure Macine Learning 実践ガイド
千賀大司／著 山本和貴／著 大澤文孝／著 笹木幸一郎／監修 佐藤直生／監修
発売日：2016年6月
- ISBN
- 978-4-8222-3647-2
- 著者情報
- 千賀 大司（センガ ヒロシ）
株式会社ＦＩＸＥＲジェネラルマネージャー。Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｃｅｒｔｉｆｉｅｄ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒ（ＭＣＳＤ：Ａｚｕｒｅ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔ）、情報処理技術者（ＩＴストラテジスト、システム監査技術者、システムアーキテクト）。１９９９年名古屋大学法学部卒。現キヤノンＩＴソリューションズにて金融ＳＥとして国内外の銀行、年金システムの開発に携わった後、株式分析サービスのＷｅｂ系ベンチャーにて１０年余りＣＴＯを務め、東証一部上場企業のＲ＆Ｄ部門責任者を経て、現職
山本 和貴（ヤマモト カズキ）
株式会社ＦＩＸＥＲデータサイエンティスト。２０１５年東京都立産業技術高等専門学校ものづくり工学科電子情報工学コース卒。高等専門学校での卒業研究にて、ネットワークの輻輳予測のために機械学習と出会い、以来、機械学習に傾倒している。Ａｚｕｒｅ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇを使ったディープラーニング（深層学習）の研究や、機械学習を使ったより高度なサービスとして、音声認識や顔認証、パーソナライズエンジンなどを組み合わせたＡＩクラウドの開発に従事
大澤 文孝（オオサワ フミタカ）
テクニカルライター。プログラマー。情報処理技術者（「情報セキュリティスペシャリスト」「ネットワークスペシャリスト」）。雑誌や書籍などで開発者向けの記事を中心に執筆。主にサーバーやネットワーク、Ｗｅｂプログラミング、セキュリティの記事を担当する。近年は、Ｗｅｂシステムの設計・開発に従事
笹木 幸一郎（ササキ コウイチロウ）
日本マイクロソフト株式会社。クラウド＆ソリューションビジネス統轄本部グローバルブラックベルトＡｎａｌｙｔｉｃｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｌｅａｄ。インキュベーション組織で新しい製品を主流製品にするための活動に従事。Ａｚｕｒｅ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇの他にＣｏｒｔａｎａ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ＳｕｉｔｅやＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｓｅｒｖｅｒなどデータに関する製品・サービスを担当。機械学習、ＡＩ、ロボットなどなどバズワードとなっているものを実際のシステムに落とし込むことに奮闘する現場エンジニア
佐藤 直生（サトウ ナオキ）
日本マイクロソフト株式会社。デベロッパーエバンジェリズム統括本部テクニカルエバンジェリズム本部Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ａｚｕｒｅテクノロジスト。２０１０年に日本マイクロソフトに入社以来、パブリッククラウドサービスであるＡｚｕｒｅやデータ関連のサービスのエバンジェリストとして、技術啓蒙や実プロジェクトの技術支援を担当
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商品説明
ＳＥのための機械学習サービス。学習モデルの作り方、回帰分析モデル、統計分類モデル、マウス操作でＡｚｕｒｅ ＭＬ Ｓｔｕｄｉｏを使いこなす。
SEに使ってほしい機械学習サービス
「Azure Machine Learning」
これまで機械学習といえば専門的なスキルがなければ使いこなせないものでしたが、今はそうではありません。SEなら誰でも使いこなせるほど、機械学習サービスのハードルは下がっています。本書を読めば、Azure Machine Learningを使いこなせるようになり、機械学習があなたのスキルになることでしょう。
目次
とにかく機械学習が何かを知る
実践：データを集めよう
Ａｚｕｒｅ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇで機械学習モデルを作ろう
実践編（回帰分析を使ってデータを予測する
作った回帰分析モデルを使ってみる
予測精度を向上する
統計分類で判定する
クラスタリングで似たものを判定する）
実践：実験結果を活用しよう
実践：どんどん賢くさせよう
Ａｐｐｅｎｄｉｘ Ａ Ａｚｕｒｅ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇを利用する方法
商品詳細
- 出版社名
- 日経ＢＰ社
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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