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データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 (Software Design plus) 大型本 – 2015/9/10

5つ星のうち3.7 37
すべての形式と版を表示
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購入オプションとあわせ買い

ビッグデータ分析をきっかけとして「機械学習」に注目が集まり、ビジネス利用への検討がはじまっています。しかし、実際に「機械学習」を理解しているエンジニアや分析担当者は少なく、うまく活用できていないのが現実です。「機械学習」を利用するにはアルゴリズムの理解、プログラミング技術、ビジネスへの理解など幅広い知識が必要になってきます。そこで本書では、第1部で機械学習のアルゴリズムやビジネスへの応用方法、流行の深層学習などに触れ、第2部ではPythonを用いた機械学習、画像認識、推薦エンジンなど、サンプルコードをもとに手を動かして試すことができます。機械学習分野で先頭を走る著者陣が、面白く、わかりやすい解説でお届けします。
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  1. 本の長さ
    192ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    技術評論社
  4. 発売日
    2015/9/10
  5. ISBN-10
    4774176311
  6. ISBN-13
    978-4774176314
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登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 技術評論社 (2015/9/10)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2015/9/10
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 大型本 ‏ : ‎ 192ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4774176311
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4774176314
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち3.7 37

著者について

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  1. 里 洋平

    里 洋平

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    R言語の東京コミュニティTokyo.R創立者。ヤフー株式会社で、推薦ロジックや株価の予測モデル構築など分析業務を経て、株式会社ディー・エヌ・エーで大規模データマイニングやマーケティング分析業務に従事。その後、株式会社ドリコムにて、データ分析環境の構築やソーシャルゲーム、メディア、広告のデータ分析業を経て、DATUM STUDIO株式会社を設立。

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  2. 得居 誠也

    得居 誠也

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  3. 加藤公一

    加藤公一

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    専門分野：機械学習、特にレコメンデーションや自然言語処理のアルゴリズム

    経歴：2008年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了。博士（情報理工学）。電子情報通信学会システム数理と応用研究会専門委員。

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上位レビュー、対象国： 日本

Junpei Tajima
5つ星のうち5.0 これから機械学習を学ぼうとする人にとって非常に有益な本だと思います
2015年10月12日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
第１部では、人工知能の歴史から始まり、なぜ今機械学習が注目されているのか説明した後、機械学習のアルゴリズムの外観、具体的に機械学習をビジネスに適用するサンプルの実装と続きます。私はそもそも機械学習が自分にどんな利益をもたらし得るのかわからずに本書を手に取りましたが、そういった人間にとって自分の日常業務のどこに機械学習を適用できるのか、具体的なイメージをつかめる内容となっています。

後半の第２部では、RやPythonなど機械学習をとりまくプログラミング環境について外観した後、実際にPythonとscikit-learnを用いて推薦システムを実装したり、画像認識を実践します。機械学習は広大な分野なので、これらサンプルを実装してみただけでは当然実際に自分の興味範囲に応用することは不可能ですが、では自分にどんな知識が足りないのか、それら知識を会得できたらどんなことができるようになるのか具体的なイメージをつかめるようになっています。若干不満点を言えば、推薦システムの章に関しては(サンプルコードこそあれど)抽象的な推薦システムの紹介にとどまっていて、(他の章と比較して)具体的なイメージを掴みづらいと感じました。

私は数学の知識は高校生レベルで止まっているプログラマで、本書を読むまでそもそも機械学習が自分にとってどんな利益をもたらし得るのかわかっていない状態でした。自分のような状態の人が機械学習の意味を理解して、次のステップに進むには本書は適切な書籍かと思います。
36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
こうすけ
5つ星のうち4.0 全体像を掴むには良い
2018年12月24日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
機械学習の初心者が全体を俯瞰するには適している本だと思います。

この本を読んで興味を持った分野があれば他の本でさらに学習していくのが良いのではないでしょうか。
1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
Hi-HO
5つ星のうち3.0 良く言えばちょうどいい。悪く言えば中途半端。
2015年12月14日に日本でレビュー済み
機械学習には触れたことがなく、手始めにこの本を買いました。

実装方法の紹介もされており、自身で機械学習を動かすことができます。
ただし、機械学習の手法が網羅されいるわけではなく、アルゴリズムそのものの解説も少ないため、個人的には物足りなく感じました。
この本の導入に書いてあるとおり、機械学習を噛み砕いた新書から専門書へステップアップするためにはいいかもしれません。
逆にいえば、浅すぎず深すぎず、どっちつかずとも言えます。
8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
Ordinary Cruncher
5つ星のうち4.0 ハンドブック的に使うと吉
2016年6月2日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
このボリュームで何かが分かると思ったら大間違い．

むしろ，ネットでは各論ばかりで総論が少ないところ，この本で全体像を掴み，
気になるところをググったり専門家に聞いたりすれば早いと思う．

ツール紹介やサンプルコードなども，気になるところを教えてくれた．
定期的に最新版が出てほしいかも．
6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
最近、購入したモノです
5つ星のうち2.0 サンプルコードは一部です。
2017年1月14日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
サンプルコードがあると紹介文にあったので、手を動かせると思って購入したのですが、
実際に購入してみるとプログラムを動かすために必要なコードが全て網羅されているわけではないため、
実際に動かしてみることができない場合が多々あります。

なので、手を動かすことをメインに購入すると、不完全燃焼でがっかりするので注意が必要です。
（技術評論社のサポートページから、ちゃんとしたサンプルコードがダウンロードできるようになる
と良いのですが。。。）

機械学習の概要を理解するには良いと思いますので、概要を理解し、一部のサンプルコードを動かしてみる
というレベルの期待値で購入するとちょうど良いと思います。
9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
calendar2016
5つ星のうち1.0 いまいち内容を理解しきれなかった
2016年11月10日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
機械学習の概要を把握したいと考えてこの本を購入しました。
が、概要があまり説明されておらず、入門書としてはあまり適切ではないと思いました。
2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
なんでも屋
5つ星のうち4.0 よく聞く機械学習の手法の違いなど、一番わかりやすかった
2017年4月2日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
機械学習をやっている人から発するワードが全く理解できず、機械学習と深層学習に違いがあるのかすら怪しかった自分としては、そのようなあ様々なワードの違いや定義がはっきりと理解できて、非常に助かりました。

後半のコードを実行するあたりは、自分としては難易度が高かった部分もありますが、手法や定義が明らかになっただけでも、他のWebや本を読み進めることができるようになったので、買ってよかったと思えました。
4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
ゲッター
5つ星のうち2.0 楽しさが分からない
2018年9月1日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
ムック本だから、内容が被ってしまってくどくなる。内容も初心者に楽しそうということを伝えきれてないと思うので微妙でした
2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