Pythonで動かして学ぶ！ あたらしい機械学習の教科書

教師あり学習の基本をわかりやすく丁寧に解説！数式とプログラムをつなげて理解できる！Ｊｕｐｙｔｅｒ　Ｎｏｔｅｂｏｏｋ対応。

【本書の特徴と構成】
機械学習について基礎からきちんと学習できよう、構成を工夫しています。

第1章では開発環境の準備について解説しています。
第2章では機械学習に必要なPythonの基礎知識について丁寧に解説しています。
第3章では機械学習でよく利用するグラフの描画について主だった方法を中心に解説しています。
第4章では機械学習に必要な数学の知識について解説しています。

第5章では教師あり学習（回帰）についてサンプルを元に丁寧に解説しています。
第6章では教師あり学習（分類）についてサンプルを元に丁寧に解説しています。
第7章ではニューラルネットワーク・ディープラーニングの基本について解説しています。
第8章ではニューラルネットワーク・ディープラーニングの応用について解説しています。
第9章では教師なし学習について、ポイントを押さえて解説しています。

特に第5章から第9章では、機械学習を学ぶ過程でつまづきやすいポイントについて
著者がピックアップし、丁寧に解説しています。

【対象読者】
機械学習について学びたい初学者

【本書の概要】
人工知能開発の分野では、機械学習（教師あり学習）を利用した開発が非常に多くなってきています。
本書は学習環境の準備から始まり、Ｐｙｔｈｏｎの基本および数学の基本を丁寧に解説。
その上で、教師あり学習について、サンプルを元に解説しています。
初学者でも理解しやすいようにイラストを多く利用しています。
また、教師あり学習だけにとどまらず、教師なし学習についても触れています。

【本書の特徴と構成】
機械学習について基礎からきちんと学習できよう、構成を工夫しています。

第１章では開発環境の準備について解説しています。
第２章では機械学習に必要なＰｙｔｈｏｎの基礎知識について丁寧に解説しています。
第３章では機械学習でよく利用するグラフの描画について主だった方法を中心に解説しています。
第４章では機械学習に必要な数学の知識について解説しています。

第５章では教師あり学習（回帰）についてサンプルを元に丁寧に解説しています。
第６章では教師あり学習（分類）についてサンプルを元に丁寧に解説しています。
第７章ではニューラルネットワーク・ディープラーニングの基本について解説しています。
第８章ではニューラルネットワーク・ディープラーニングの応用について解説しています。
第９章では教師なし学習について、ポイントを押さえて解説しています。

特に第５章から第９章では、機械学習を学ぶ過程でつまづきやすいポイントについて
著者がピックアップし、丁寧に解説しています。

【対象読者】
機械学習について学びたい初学者

【著者】
伊藤真（いとう・まこと）
栃木県出身、神奈川県在住。
２０００年、東北大学大学院にてラットのナビゲーション行動の数理モデルの研究で情報科学博士取得。
２００４－２０１６年、沖縄科学技術大学院大学神経計算ユニットの実験グループリーダーを務め、
ラットの脳活動のデータ収集とその解析に従事。
主に、ラットの選択行動と脳活動を強化学習モデルで説明する研究を行ってきた。
２０１７年より、プログレス・テクノロジーズ株式会社に入社、人工知能の産業利用を目指す。
趣味はダンボール工作。
(「近刊情報」より)

目次

第１章　機械学習の準備
第２章　Ｐｙｔｈｏの基本
第３章　グラフの描画
第４章　機械学習に必要な数学の基本
第５章　教師あり学習：回帰
第６章　教師あり学習：分類
第７章　ニューラルネットワーク・ディープラーニング
第８章　ニューラルネットワーク・ディープラーニング（手書き数字の認識）
第９章　教師なし学習

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