データ分析のための機械学習入門 Pythonで動かし、理解できる、人工知能技術
橋本泰一(著)
/Informatics &IDEA
作品情報
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ディープラーニング、TensorFlow、scikit-learn、Hadoop、リアルタイム集計……。
いま、エンジニアに欠かせない、最新技術のエッセンス。
いまの人工知能を支えているものは、データ、計算環境、アルゴリズム、プログラムです。膨大なデータが手に入らなければ、人工知能は作り出せません。そして、膨大なデータを処理する計算環境、アルゴリズム、プログラムがなければ、人工知能は作り出せません。
本書では、具体的なデータ分析事例を交えながら、機械学習理論から実行環境の紹介、Pythonプログラミング、ディープラーニングまでを解説します。
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商品情報
- 著者
- 橋本泰一
- ジャンル
- コンピュータ・情報 - コンピュータ・インターネット
- 出版社
- SBクリエイティブ
- 掲載誌・レーベル
- Informatics &IDEA
- 書籍発売日
- 2017.01.20
- Reader Store発売日
- 2017.01.27
- ファイルサイズ
- 69.6MB
- ページ数
- 288ページ
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この作品のレビュー
平均 4.0 (3件のレビュー)
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機械学習について概念を理解しておきたいと思い読んでみた。機械学習の概念のみならずデータ処理基盤についての説明もありいろいろと学ぶことができた。途中からいきなり難しくなり、想定する読者層がどういう人なの…かよくわからなかったが、それを差し引いても情報量が多く勉強になる一冊だった。続きを読む
投稿日:2017.04.27
基盤の説明から入る特徴的な本。
ページの1/3程度がHadoop関連の説明で、
残り2/3程度が機械学習の説明。
Hadoopは何に優れていて、どういう時に使うのがありがたいのかという超入門的な内…容が、
データ分析者の目線から書かれていて、
Hadoopに関して知識がない人間にとっては非常にありがたかった。
後半の機械学習はニューラルネットへのつなぎのための機械学習という印象。
ナイーブベイズやパーセプトロンなどをscikit-learnを使わず、スクラッチで書かれているのも特徴的。
個人的には、Hadoopのとっかかりとしてありがたい本だと感じた。続きを読む投稿日:2019.12.23
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