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データ収集からWebアプリ開発まで 実践で学ぶ機械学習活用ガイド

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あらすじ

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※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

機械学習を“実践”で使うスキルを1冊で身に付ける!

機械学習ライブラリの発展により、機械学習のモデル構築は非常に簡単になっています。
一方で、構築したモデルを実際に活用するにはモデル構築以外にもデータの収集、前処理、アプリの構築といったプロセスが必要になります。

本書では、こういった機械学習を活用するための技術について包括的に学ぶことのできる書籍です。


「機械学習の基礎は学んだけれど、実際の自分の問題をどう機械学習に落とし込んでいいか分からない」
「機械学習のプログラムは書けるけれど、それをアプリにするにはどうしたらいいか分からない」

といった読者にぴったりの書籍です。


1章から3章までは、Python、Numpy/Pandas/Matplotlibなどライブラリ、scikit-learnを使っての機械学習、データ収集、データベース、Webアプリ制作、Git、デプロイなどについて基礎的な知識を学びます。

4章以降は、いくつかの実践的なユースケースに基づいて、機械学習を実際に近い流れで学習します。ユースケースにより違いはありますが、データ収集、前処理、モデル構築、機械学習による分析・分類、アプリ制作、デプロイといった流れで学習していきます。


※本書の内容を実行するには、macOSでは10.13以降、WindowsではWindows10が必要です。

※なお、WindowsでDockerを使用すると、ツール側にバグが残っていたり、Windowsにインストールされている別のソフトとの干渉などによりエラーが出ることが多くあります。動作を確約できないため、本書では非推奨とさせていただきます(エラーはインターネット上の情報で解決できることもありますので検索をしてみてください)。

作品情報

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タイトル:
データ収集からWebアプリ開発まで 実践で学ぶ機械学習活用ガイド
ジャンル:
コンピュータ・インターネットアプリケーション・プログラミング言語・プログラミング
著者:
吉崎亮介鹿野高史佐藤芳樹山口純平小松博
出版社:
マイナビ出版
掲載誌:
ファイルサイズ:
116.6MB
配信方式:
ストリーミング、ダウンロード