増補改訂Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック「増補改訂」

Ｐｙｔｈｏｎでスクレイピングや機械学習をやってみたい！そんなアナタのための一冊。サンプルコードを動かしながら、仕組みと使い方が理解できます。今回の改訂では、ソースコードの全面見直し、Ｓｃｒａｐｙの解説を加筆、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ　Ｖｅｒ１．１０以降に対応、セキュアなＨＴＴＰＳサイトへの対応、ＳｅｌｅｎｉｕｍによるＦｉｒｅｆｏｘの自動操縦の加筆を行いました。

本書は、械学習を活用するところまで、実践的なPythonのサンプルコードで紹介します。

最近では、深層学習の活用はさまざまな分野に広がっています。2000 万件もの医学論文を学習した人工知能のWatsonが、専門の医師でも診断が難しい特殊な白血病を10 分ほどで見抜き、治療法を変えるよう提案した結果、女性患者の命が救われたというニュースもありました。

このような機械学習の成功例に関するニュースを聞くと、ぜひ、自分の業務でも、活用してみたいと思うのは自然なことです。
実際のところ、データを活用する際に、難しい数式を意識する必要はそれほどありません。利用したいデータさえ手元にあれば、本書に掲載されているプログラムをちょっと改良するだけで、自分が求めている処理を実現することができることでしょう。

本書は、2016 年に発売され好評だった『Pythonによるスクレイピング&機械学習開発テクニック』を大幅に改訂したものです。最先端の機械学習(特に、深層学習)の分野にあって、2、3 年というのは決して短くない時間です。ですから、当時主流だった方法が時代遅れになっていたり、ライブラリに大きなバージョンアップがあったりするのは仕方のないことでしょう。そこで、本書では、全面的にソースコードを修正し、非推奨となったライブラリを捨て、新しいライブラリやフレームワークの解説を追加しました。また、ここ数年で、WebサイトのHTTPS化が加速したので、その点も踏まえて、全面的に修正しています。

目次

第０章　クローリング、スクレイピングそして機械学習
第１章　クローリングとスクレイピング
第２章　高度なスクレイピング
第３章　データソースと書式・整形
第４章　機械学習
第５章　深層学習に挑戦しよう
第６章　テキスト解析とチャットボットの作成
第７章　深層学習を実践してみよう
Ａｐｐｅｎｄｉｘ　作業の準備と環境構築

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