データ分析のための機械学習入門 Ｐｙｔｈｏｎで動かし、理解できる、人工知能技術
発売日：2017年1月
- ISBN
- 978-4-7973-8808-4
- 著者情報
- 橋本 泰一（ハシモト タイイチ）
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻博士課程修了。東京工業大学助手（助教）、特任准教授。９年間の教員期間では、テキストマイニング関連の研究および学内外の情報システム開発のマネジメントを行う。その後グリー株式会社に勤務。ユーザーの不正投稿検知や処理、データ分析基盤のソフトウェア開発に携わる。２０１４年からＬＩＮＥ株式会社に勤務。専門領域は自然言語処理、情報検索、データマイニング。現在は同社にてデータ分析システムおよび機械学習インフラの開発・運用を担当するチームのマネージャーとして従事
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商品説明
いまの人工知能を支えているものは、データ、計算環境、アルゴリズム、プログラムです。膨大なデータが手に入らなければ、人工知能は作り出せません。そして、膨大なデータを処理する計算環境、アルゴリズム、プログラムがなければ、人工知能は作り出せません。本書では、具体的なデータ分析事例を交え、機械学習理論から実行環境、Ｐｙｔｈｏｎプログラミング、ディープラーニングまでを解説します。
ディープラーニング、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ、ｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎ、Ｈａｄｏｏｐ、リアルタイム集計……。
いま、エンジニアに欠かせない、最新技術のエッセンス。
いまの人工知能を支えているものは、データ、計算環境、アルゴリズム、プログラムです。膨大なデータが手に入らなければ、人工知能は作り出せません。そして、膨大なデータを処理する計算環境、アルゴリズム、プログラムがなければ、人工知能は作り出せません。
本書では、具体的なデータ分析事例を交えながら、機械学習理論から実行環境の紹介、Ｐｙｔｈｏｎプログラミング、ディープラーニングまでを解説します。
(「近刊情報」より)
目次
第１章 人工知能と機械学習（人工知能とは？
ＢＩはＡＩの夢を見るのか？ ほか）
第２章 データ分析処理のための基盤技術（Ｈａｄｏｏｐ―大規模データを処理するインフラ
Ｈｉｖｅ―Ｈａｄｏｏｐ上でより容易にデータ処理を実現 ほか）
第３章 リアルタイムにデータを分析する―データから「いま」を知る技術（Ｆｌｕｅｎｔｄ
Ｎｏｒｉｋｒａ ほか）
第４章 機械学習アルゴリズム―データから「未来」を知る技術（機械学習とは
機械学習アルゴリズム ほか）
第５章 ディープラーニング（単純パーセプトロンとその仲間たち
ニューラルネットワーク ほか）
商品詳細
- シリーズ名
- Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ＆ ＩＤＥＡ
- 出版社名
- ＳＢクリエイティブ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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