Ｐｙｔｈｏｎによる実務で役立つデータサイエンス練習問題２００＋　３「機械学習・深層学習」

さまざまなライブラリの使用方法を練習問題を通して全３巻で学習。本当に自分でできるようになるために。

Pythonにおける機械学習の定番モジュールを理解・活用するための基本から，実務家が実際に使いやすい実践的な手法まで，Jupyter上で具体的な練習問題をときながら身に着ける．［内容］scikit-learnを用いた機械学習／fastaiによる深層学習／PyCaretを用いた自動機械学習

目次

【全巻構成】
第1巻
1.　ビックデータとアナリティクス
2.　数値計算パッケージ NumPy
3.　データ解析パッケージ Pandas
4.　matplotlibを用いた可視化入門
5.　対話型可視化パッケージ plotly
6.　データを可視化するための方法（ plotly express ）
7.　Python言語先進的プログラミング
8.　statsmodelsを用いた統計分析
第2巻
9.　科学技術計算パッケージ SciPy
10.　PyMCによるベイズ推論とProphetによる時系列データの予測
11.　グラフ・ネットワークパッケージNetworkX
12.　PuLPとGurobi/Pythonによる最適化問題のモデリング
13.　制約最適化システムSCOP
14.　スケジューリング最適化システムOptSeq
第3巻
15.　scikit-learnを用いた機械学習
16.　fastaiによる深層学習
17.　PyCaretを用いた自動機械学習

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