Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄ　Ｐｌａｔｆｏｒｍによる機械学習システム構築

機械学習では、様々なアルゴリズムの学習モデルが注目されています。しかし実際にこれらをシステムに組み込み、サービスとして展開するには、学習モデル以外の多くの構成要素が必要となります。これらの構成要素を含んだシステム構成を、実際のコーディング例を参照しながら解説し、これからシステムを構築したい読者をサポートするのが本書の狙いです。Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄ　Ｐｌａｔｆｏｒｍ（ＧＣＰ）は、非常に機械学習と相性の良いクラウドサービスです。Ｇｏｏｇｌｅ　Ａｐｐ　ＥｎｇｉｎｅやＢｉｇＱｕｅｒｙ、Ｄａｔａｆｌｏｗ、ＭＬ　Ｅｎｇｉｎｅなどを用いて、データ処理から機械学習の演算にいたる環境までサーバーレスで構築することができ、さらに、これらを容易に組み合わせることができます。本書は、ＧＣＰを有効に活用し、効率的に機械学習システムを構築しようとする方々の手引書です。

目次

１　機械学習とは（機械学習の概念
ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎの基礎　ほか）
２　機械学習システム（機械学習システムの全体像
評価とチューニング　ほか）
３　データの取得と表示（データの取得に必要な構成
Ｇｏｏｇｌｅ　Ａｐｐ　Ｅｎｇｉｎｅでアプリ開発　ほか）
４　データの前処理（データの前処理に必要な構成
Ｃｌｏｕｄ　Ｄａｔａｆｌｏｗによるパイプライン処理　ほか）
５　学習と推論の環境（学習と推論の運用フェーズ課題
ＭＬ　Ｅｎｇｉｎｅによるモデル学習　ほか）
付録　Ｐｙｔｈｏｎ２の基本的な使い方

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