Ｐｙｔｈｏｎ機械学習プログラミング　達人データサイエンティストによる理論と実践

機械学習とは、データから学習した結果をもとに、新たなデータに対して判定や予測を行うことです。すでにさまざまな機械学習の方法が開発されています。本書では、そうした方法について背景にある理論や特徴を解説した上で、Ｐｙｔｈｏｎプログラミングによる実装法を説明していきます。初期の機械学習アルゴリズムから取り上げ、終盤ではディープラーニングについても見ていきます。機械学習の理論と実践についてバランスよく解説してあり、ＡＩプログラミングの第一歩を踏み出すための格好の一冊です。

目次

「データから学習する能力」をコンピュータに与える
分類問題―機械学習アルゴリズムのトレーニング
分類問題―機械学習ライブラリｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎの活用
データ前処理―よりよいトレーニングセットの構築
次元削減でデータを圧縮する
モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス
アンサンブル学習―異なるモデルの組み合わせ
機械学習の適用１―感情分析
機械学習の適用２―Ｗｅｂアプリケーション
回帰分析―連続値をとる目的変数の予測
クラスタ分析―ラベルなしデータの分析
ニューラルネットワーク―画像認識トレーニング
ニューラルネットワーク―数値計算ライブラリＴｈｅａｎｏによるトレーニングの並列化

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