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[第2版]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 (impress top gear) 単行本（ソフトカバー） – 2018/3/16

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機械学習本ベストセラーの第2版!
著者陣の経験に基づく洞察とより専門的な知識を学べる

機械学習の各コンセプトについて、理論や数学的背景、Pythonコーディングの実際を解説。
初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク(CNN/RNN)までの手法を取り上げます。

Python関連ライブラリとしてはscikit-learnやTensorFlowなどを使用。
本書は、機械学習を本格的に理解・実践するのに不可欠な一冊となっています。

第2版では、第1版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応。
13章以降はほとんど新規の書き下ろしです。

●原著の第1版はACM(米国計算機学会)の
「21st Annual list of Notable Books and Articles(2016)」にランクイン
●日本語版の第1版は「ITエンジニア本大賞2017」ベスト10にランクイン

第1章 「データから学習する能力」をコンピュータに与える
第2章 分類問題―単純な機械学習アルゴリズムのトレーニング
第3章 分類問題―機械学習ライブラリscikit-learnの活用
第4章 データ前処理―よりよいトレーニングセットの構築
第5章 次元削減でデータを圧縮する
第6章 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
第7章 アンサンブル学習―異なるモデルの組み合わせ
第8章 機械学習の適用1―感情分析
第9章 機械学習の適用2―Webアプリケーション
第10章 回帰分析―連続値をとる目的変数の予測
第11章 クラスタ分析―ラベルなしデータの分析
第12章 多層人工ニューラルネットワークを一から実装
第13章 ニューラルネットワークのトレーニングをTensorFlowで並列化
第14章 TensorFlowのメカニズムと機能
第15章 画像の分類―ディープ畳み込みニューラルネットワーク
第16章 系列データのモデル化―リカレントニューラルネットワーク

◎本書は『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning
with Python, scikit-learn, and TensorFlow, 2nd Edition』の翻訳書です。

◎微積分/線形代数、Pythonの文法、データ分析用ライブラリについて
ある程度理解している必要があります。

■「はじめに」より抜粋
機械学習の実践的なサンプルコードを調べて試してみるのは、
この分野に飛び込むのにうってつけの方法である。幅広い概念が明確になるからだ。
本書では、Python言語と機械学習ライブラリを使って機械学習の実装を体験してみるほか、
アルゴリズムの背後にある数学的な概念を紹介する。それらの概念は、機械学習をうまく
利用するために欠かせないものである。したがって、本書は単なる実用書ではない。
本書では、機械学習の概念を必要に応じて詳しく説明する。そして、アルゴリズムの仕組み、
アルゴリズムの使用方法、さらに重要な、最も一般的な落とし穴を避ける方法を直観的に説明する。
商品の詳細の前のスライド
  1. 本の長さ
    584ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    インプレス
  4. 発売日
    2018/3/16
  5. 寸法
    18.2 x 2.7 x 23.2 cm
  6. ISBN-10
    4295003379
  7. ISBN-13
    978-4295003373
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商品の説明

著者について

◆著者プロフィール
◎Sebastian Raschka(セバスチャン・ラシュカ)
計算生物学の学術研究プロジェクトで新しいコンピュータ手法の開発に取り組む。
データ分析の情報サイト「Analytics Vidhya」では、GitHub上で影響力のある
データサイエンティストの第1位にランクイン。また、オープンソースの機械学習
ライブラリの開発にも参加。データサイエンティストの世界的なコミュニティ
Kaggleが開催する機械学習コンテストでは優秀な結果を出している。

◎Vahid Mirjalili(ヴァヒド・ミルジャリリ)
ミシガン大学コンピュータサイエンス工学科に在籍。さまざまなコンピュータビジョン
プロジェクトで機械学習の応用研究に携わる。分子構造の大規模計算シミュレーション
の手法を開発したことで博士号を取得。Pythonコーディングで驚異的な経験を積み、
同大学でPythonプログラミングを教える。

◆翻訳者プロフィール
◎株式会社クイープ
1995年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、
コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。主な訳書に、『Machine
Learning実践の極意 機械学習システム構築の勘所をつかむ!』『TensorFlow機械学習
クックブック Pythonベースの活用レシピ60+』『Scala関数型デザイン&プログラミング
―Scalazコントリビューターによる関数型徹底ガイド』などがある(いずれもインプレス
発行)。

◆監訳者プロフィール
◎福島 真太朗(ふくしま・しんたろう)
1981年生まれ。株式会社トヨタIT開発センターのシニアリサーチャー。
2004年東京大学理学部物理学科卒業。2006年東京大学大学院新領域創成科学研究科
複雑理工学専攻修士課程修了。現在、東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻
博士課程に在学中。専攻は機械学習・データマイニング・非線形力学系。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ インプレス (2018/3/16)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2018/3/16
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 584ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4295003379
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4295003373
  • 寸法 ‏ : ‎ 18.2 x 2.7 x 23.2 cm
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お客様はこの技術書について、以下のような評価をしています: 説明が簡潔で十分な内容でスッと頭に入ってくると好評です。コードの内容がシンプルで初学者でも理解しやすいと感じています。また、理論の説明→実装の流れになっており、より深く理解できるようです。全体的に、機械学習の理論と実戦を学ぶ最適な本だと評価されています。 内容については、本当に内容が盛り沢山で、理論と実戦を学ぶ最適な本だと評価されています。 また、翻訳者の注釈や監訳者による解説も丁寧で、理解の手助けになるとの声があります。

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説明内容分かりやすさ
4人のお客様が「説明」について述べています。4肯定的0否定的

お客様はこの製品の説明について非常に高く評価しています。理論の説明→実装の流れになっており、より深く理解できると好評です。また、分かりにくい概念や数式についても翻訳者の注釈が添えられており、かゆい所に手が届くほど丁寧だと感じています。機械学習の基本原理の詳細から実用的な手法まで詳しく整理されており、実践編もあり取組易いという意見もあります。

"...・理論の説明→実装の流れになっており、より深く理解できる ・説明が簡潔かつ十分な内容でスッと頭に入ってくる ・コードの内容がシンプルで初学者でも理解しやすい ・監訳者の註釈が「かゆい所に手が届く」感じで、理解の手助けになる ・..." もっと読む

"機械学習の基本原理の詳細から、実用的な手法までよく整理されています。日本語も分かりやすく、分かりにくい概念や数式には翻訳者の注釈までついていて非常に丁寧です。" もっと読む

"難しい理論ばかりではなく、実践編もあるので、取組易い。" もっと読む

"機械学習の大まかな流れが学べます！..." もっと読む

3人のお客様が「内容」について述べています。3肯定的0否定的

お客様はこの書籍について、本当に内容盛り沢山で理論と実戦を学ぶ最適な本だと評価しています。また、原書で読むべきという意見もあります。

"これまで購入した機械学習に関する本の中でもダントツで素晴らしい本です！ よくぞ１冊にこれだけの内容をまとめたという感じで、本当に内容盛り沢山。 とは言うものの、機械学習を一から学ぼうとされる人には少し難しいかもしれません。..." もっと読む

"質の悪い翻訳機に突っ込んだような、頭に入ってこないタイプの訳です。原書で読んだ方が良かったです。" もっと読む

"...はじめての一冊には難しいかもしれないが、買って読む価値はある。" もっと読む

3人のお客様が「分かりやすさ」について述べています。3肯定的0否定的

お客様はこの製品の日本語の分かりやすさを高く評価しています。日本語が分かりやすく、訳が良くない概念や数式についても翻訳者の注釈がついており、理解の手助けになると感じています。また、機械学習のトピックを広範囲に網羅しており、十分な内容だと感じているようです。

"...コードの内容がシンプルで初学者でも理解しやすい ・監訳者の註釈が「かゆい所に手が届く」感じで、理解の手助けになる ・機械学習のトピックを広範囲に網羅しており、十分な内容 【悪かった点】 ・..." もっと読む

"機械学習の基本原理の詳細から、実用的な手法までよく整理されています。日本語も分かりやすく、分かりにくい概念や数式には翻訳者の注釈までついていて非常に丁寧です。" もっと読む

"訳が良くない。..." もっと読む

上位レビュー、対象国： 日本

  • usata3
    5つ星のうち5.0 第3版の翻訳を買いましょう
    2021年6月28日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    初めてこの本が翻訳されたときに勉強会で使いました。コードと理論のバランスが良かったのですが、世の中が深層学習ブームになって教科書としては使いにくいなと思っていたら、英語版は深層学習部分が大幅拡充されたバージョンが出まして、和書も2020年冬にそれに対応した版が出ました。古い版の内容も別に減ってないので、新しい版を買うとよいです。著者の公開しているコードを使う場合、対応している版のコードを使わないと、ところどころ変わっています。
    3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    役に立った
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  • papanon
    5つ星のうち5.0 機械学習と言えばこの本！
    2019年7月2日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    これまで購入した機械学習に関する本の中でもダントツで素晴らしい本です！
    よくぞ１冊にこれだけの内容をまとめたという感じで、本当に内容盛り沢山。

    とは言うものの、機械学習を一から学ぼうとされる人には少し難しいかもしれません。
    CourseraのStanford大のMachineLearningコースなど、初学者むけ教材をこなしてから
    この本を手に取ることをオススメします。

    【よかった点】
    ・理論の説明→実装の流れになっており、より深く理解できる
    ・説明が簡潔かつ十分な内容でスッと頭に入ってくる
    ・コードの内容がシンプルで初学者でも理解しやすい
    ・監訳者の註釈が「かゆい所に手が届く」感じで、理解の手助けになる
    ・機械学習のトピックを広範囲に網羅しており、十分な内容

    【悪かった点】
    ・たまに訳がこなれていない箇所がある（と言うものの気にならないレベルで理解の妨げにはならない）
    19人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    役に立った
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  • 牛島　淳史
    5つ星のうち4.0 分かりやすい
    2020年2月18日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    しっかりと書いているので実装しながらも、数学的なことも学ぶきっかけになると思われる
    3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    役に立った
     レポート
  • メガネちゃん
    5つ星のうち5.0 第2版の方を買うべき
    2018年5月26日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    数式とコードが程よい具合で書かれているこの本は２冊目として読む本としてはぴったりです。この本では matplotlib, numpy, pandas といったpythonのライブラリを多用するのでpython初心者にとっては始めびっくりするかもしれません。付録としてmatplotlibの使い方が後ろのページに書かれているのですが、ネットを調べながらやるといいと思います。

    また、coursera の machine learning と合わせて読むといいと思います。courseraで扱っている内容のほとんどがこの本に収録されています。だからcourseraとこの本を読み比べてみるとより理解が進みます。courseraでは具体例が詳しいので、courseraで言っていたことをこの本に書き込むなどして機械学習のノートがわりに使うといいです。

    ====== 1版と2版の違い

    2版では13章以降が全て新しく追加されています。(120ページくらいの追加分量!!)
    今回は新たに tensorflow と Keras の実装のコードが追加されていて、CNN、RNNの実装例が示されています。
    13章ではニューラルネットワーク をTensorflow で実装し、14章ではTensorflow について詳しく解説されています。15章では畳み込みニューラルネットワーク CNNを解説され、16章ではRNNが実装されていました。最後の2章はちょっと早く走りすぎな気持ちもしますが、これを足がかりに別の書籍に当たるのであればいいきっかけになるはずです。

    あとデータセットも Github でダウンロードできるようになったのも小さな進歩（笑）

    1版の方が安いから１版でいいかなあとケチな考えはやめて、絶対にこの2版の方をおすすめします！
    83人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    役に立った
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  • Keisuke Tamori
    5つ星のうち3.0 訳が良くない。
    2019年4月6日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    質の悪い翻訳機に突っ込んだような、頭に入ってこないタイプの訳です。原書で読んだ方が良かったです。
    15人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    役に立った
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  • arr
    5つ星のうち5.0 理論と実戦を学ぶ最適な本
    2019年4月8日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    PRMLほど理論寄りでもなく、リファレンス集に近い機械学習本のようにコードだけ羅列しているわけでもない。
    基本は自力で実装し、納得感を持ってからscikit-learnやTensorFlowを使う点も好印象。
    数式が度々出てくるが、大学入試を理系で受けた人は自力で読める程度の難易度でちょうど良い。人によっては高度であると感じるかもしれないが、実装が常に伴うので理解は追い付いていける感覚。
    何よりこの本の良いところは機械学習の全貌が一冊に詰まっている点で、パーセプトロンからニューラルネットワークまでの実装を、感情分析、画像認識、言語解析などの様々分野で行っているため、現在実社会で利用されている機械学習の体系的な理解が得られる。
    はじめての一冊には難しいかもしれないが、買って読む価値はある。
    14人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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  • tom2
    5つ星のうち5.0 良く整理されています。
    2020年5月9日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    機械学習の基本原理の詳細から、実用的な手法までよく整理されています。日本語も分かりやすく、分かりにくい概念や数式には翻訳者の注釈までついていて非常に丁寧です。
    1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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  • koikoi
    5つ星のうち5.0 機械学習の大まかな流れが学べます！
    2019年3月6日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    私は機械学習の入門をこの本で行いました。データの欠損値の扱い方、名義・順序特徴量への数値の振り方、過学習を回避するための次元削減の方法などのデータの前処理の説明が簡潔にしてあり、kaggleコンペのデータの前処理も同じ方法でシンプルにですが実行することができました。また、各モデルのハイパーパラメータが変化するとどのように予測が変化するかもグラフに描画してあったので直感的に理解するのに役立ちました。
    おかげで機械学習の一連の流れや意味が理解できたのでとても得るものが大きかったと思います。とりあえず、機械学習は良い特徴量を抽出するのが基本らしいんで、これからはそれらを別の本やkaggleのkernelで勉強していく予定です。
    5人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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