入門機械学習パイプライン ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗで学ぶワークフローの自動化
Ｈａｎｎｅｓ Ｈａｐｋｅ／著 Ｃａｔｈｅｒｉｎｅ Ｎｅｌｓｏｎ／著 中山光樹／訳
発売日：2021年9月
- ページ数
- ３５７ｐ
- ISBN
- 978-4-87311-951-9
- 著者情報
- ハプケ，ハネス（ハプケ，ハネス）（Ｈａｐｋｅ，Ｈａｎｎｅｓ）
ＳＡＰ Ｃｏｎｃｕｒの研究機関Ｃｏｎｃｕｒ Ｌａｂｓ所属のシニアデータサイエンティスト。Ｃｏｎｃｕｒ Ｌａｂｓでは機械学習を使用して出張者の体験を向上させる革新的な方法を模索している。ＳＡＰ Ｃｏｎｃｕｒに入る前は、医療、小売、人材採用、再生可能エネルギーなど、さまざまな業界の機械学習インフラストラクチャの問題を解決する業務に従事していた。自然言語処理とディープラーニングに関する書籍『Ｎａｔｕｒａｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｉｎ Ａｃｔｉｏｎ』（Ｍａｎｎｉｎｇ Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ）の共著者であり、ディープラーニングやＰｙｔｈｏｎに関するさまざまな会議で登壇した経験がある。また、ｗｕｎｄｅｒｂａｒ．ａｉの作成者でもある。オレゴン州立大学で電気工学の理学修士号を取得
ネルソン，キャサリン（ネルソン，キャサリン）（Ｎｅｌｓｏｎ，Ｃａｔｈｅｒｉｎｅ）
ＳＡＰ Ｃｏｎｃｕｒの研究機関Ｃｏｎｃｕｒ Ｌａｂｓ所属のシニアデータサイエンティスト。プライバシーを保護する機械学習と、エンタープライズデータへのディープラーニングの適用に関心を持っている。以前は地球物理学者として古代の火山を研究し、グリーンランドで石油を探索していた。ダラム大学で地球物理学の博士号、オックスフォード大学で地球科学の修士号を取得
中山 光樹（ナカヤマ ヒロキ）
ＯＳＳデベロッパー。専門分野は機械学習と自然言語処理
セブン-イレブン受取り(送料無料)
発送目安
発売日（発売日以降は当日）～2日で発送
宅配（送料¥550税込）
発送目安
発売日（発売日以降は当日）～2日で発送
交通状況・天候の影響や注文が集中した場合等、お届けにお時間をいただく場合がございます。
商品説明
その機械学習プロセス、自動化できませんか？
機械学習パイプラインについての本邦初の解説書！
機械学習を用いた本番システムの構築には、データの前処理やモデルの学習、デプロイなどのステップが必要です。しかし、これらのステップは手動で実行されることが多く、エラーの原因となっています。そこで本書では、TensorFlowのエコシステムを使用した機械学習パイプラインの構築方法について学びます。パイプラインを用いて各ステップを自動化することで、レガシーなシステムの保守から解放され、新しいモデルの開発に集中できるようになります。
商品詳細
- 出版社名
- オライリー・ジャパン
- サイズ
- ２４ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
- 原題
- 原タイトル：Ｂｕｉｌｄｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｐｉｐｅｌｉｎｅｓ
注意事項
- 本の帯に関して
- 帯つきでの出荷はお約束しておりません。
商品ページに、帯のみに付与される特典物等の表記がある場合でも、確実に帯つきでの出荷はお約束しておりません。
また、帯は商品の一部ではなく「広告扱い」のため、帯の有無・破損による交換や返品は承っておりません。 - 版・表紙について
- 版・表紙（カバー）のご指定は承っておりません。ご注文いただくタイミングによっては、お届けする商品の版や表紙が商品ページ上のものとは異なる場合がございます。
また、初版にのみにお付けしている特典（初回特典、初回仕様特典）がある商品は、商品ページに特典の表記がされている場合でも、無くなり次第終了となります。
