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斎藤 康毅
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実践 機械学習システム 大型本 – 2014/10/25

5つ星のうち3.8 15
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本書は、実際に手を動かしながらシステムを作成し、そのエッセンスを身につけることを目的とした機械学習システムの実践的な解説書です。
「データといかに向き合うか」という視点から、生のデータからパターンを見つける方法を解説します。
Pythonと機械学習の基本、ライブラリの使い方をはじめ、具体的な例に基づいたデータセット、モデル化、レコメンドと、その改良、音声や画像の処理など、より重要な問題についても解説します。
さらに、テキストや画像、音声に対して機械学習の手法を適用する方法を学び、機械学習関連技術の評価方法や、最適な選択を行うための比較方法について学びます。
本書で学んだツールと知識があれば、実際の問題を解決できる独自のシステムを作成できるようになるでしょう。
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  1. 本の長さ
    288ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    オライリージャパン
  4. 発売日
    2014/10/25
  5. 寸法
    2 x 19 x 24 cm
  6. ISBN-10
    4873116988
  7. ISBN-13
    978-4873116983
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商品の説明

著者について

Willi Richert(ウィリ・リチャート):機械学習とロボティクスについて博士号を取得。現在、MicrosoftのBingコアレリバンスチームに所属。能動学習や統計的機械翻訳などの機械学習に関する分野に携わる。

Luis Pedro Coelho(ルイス・ペドロ・コエーリョ):計算生物学者(コンピュータをツールとして用い、生物システムを解明する人)。この広大な分野で、バイオイメージ・インフォマティクスという機械学習技術のアプリケーションとして生体試料の画像を分析する仕事に従事する。主なテーマは、巨大スケールの画像データを処理することである。ロボットによる顕微鏡を用いることで、日に日に大量の画像が取得できるため、全ての画像に対して視覚による検査を行うことが不可能になっているためだ。カーネギーメロン大学(機械学習に関する研究で世界でトップレベルの大学)にて博士号を取得。また、いくつもの科学論文の著者である。1998年よりオープンソース・ソフトウェアの開発をスタート。始めたきっかけは、リスボン大学のコンピュータサイエンスの授業で習ったことを、実際のコードとして応用したかったからである。2004年よりPythonで開発を始め、オープンソースPythonライブラリのコントリビュータとなる。Pythonで人気のあるコンピュータビジョンのパッケージであるmahotasの開発リーダである。また、他の機械学習のコードのコントリビュータでもある。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ オライリージャパン (2014/10/25)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2014/10/25
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 大型本 ‏ : ‎ 288ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4873116988
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4873116983
  • 寸法 ‏ : ‎ 2 x 19 x 24 cm
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち3.8 15

著者について

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斎藤 康毅

斎藤 康毅

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1984年長崎県対馬市生まれ。東京工業大学卒、東京大学大学院修士課程修了。現在は、株式会社Preferred Networksにて人工知能に関する研究開発に従事。

2017年ITエンジニア本大賞（技術書部門大賞）、2019年ITエンジニア本大賞（審査員特別賞）受賞。

著書に『ゼロから作る Deep Learning』シリーズ、翻訳書に『コンピュータシステムの理論と実装』『実践機械学習システム』『実践 Python 3』（以上、オライリー・ジャパン）などがある。

カスタマーレビュー

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5つのうち3.8つ
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上位レビュー、対象国： 日本

cervo
5つ星のうち4.0 内容は網羅的で良いと思います。でも、完全な初心者には少しむずかしいかも。
2017年6月21日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
内容は良いと思うけど、少し前提となる知識の説明が必要という感じがします。

もう少し理論的なところを細かく説明してくれれば良いと思います。
ちょっと機械学習や数学的な分析法の知識を前提としているような感じがします。
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
Amazon Customer
5つ星のうち5.0 使えます
2014年12月1日に日本でレビュー済み
実践的なノウハウが多くすばらしい本です。
最初の数頁で、データ分析の難しさと本の意義がわかります
同じような状況にはなりにくいテーマですが
応用性はあり、とても良い本です。
14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
Amazon カスタマー
5つ星のうち3.0 pythonで機械学習
2015年10月24日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
悪くはない感じです
1冊ざらっと読んでおくといいかもしれません
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
明日香
5つ星のうち4.0 結構イケてる
2015年10月27日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
・機械学習のトライの仕方を知ることができる.
・Pythonのサンプルコードがあり, 試しながら読むことができる.
という点では, なかなか良い感じの本と思いました.
ただ, 初版ということもあり, 誤字・脱字が目立ちます.
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
 レポート
ばるさみこ
5つ星のうち4.0 試しながら
2017年11月18日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
試しながら読んでいくと身につく。もう少しレファレンスとして使えるようにコマンドまとめページもほしい。
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
mat
5つ星のうち4.0 演習書かな
2015年6月12日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
Pythonのサンプルコードが多く、演習書としては充実しています。
だたし、機械学習の各手法については、この本では理解できないと思います。他の教科書で基本を学んだあとにこれで演習すると良い結果を有むのではないでしょうか
17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
kitatamittaka
5つ星のうち4.0 モデリング＋機械学習の基礎
2015年4月26日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
機械学習について、そこまで深く記載されているわけではないですが、動くコードとともに進められるので、イメージがつきやすいと思います。
いろいろな分野が混ざっているので、本書を読んでから、興味のある分野を深堀りするのがいいと思います。
13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
shuhari
5つ星のうち4.0 実践で覚える機械学習ライブラリ
2016年4月27日に日本でレビュー済み
・skleanなどの機械学習ライブラリを使った応用例をサンプルコードと共に解説しているという意味で貴重な本
・解説は不十分な印象なので、自分で調べながら読み進める必要がある
・訳書ということもあって、説明文はわかり易くありません
・pythonのサンプルコードを落として動かしながら読み進めるのが吉
・サンプルコードがgithubに上がっていますが、URLが変更になっているので注意が必要。またgithubのマスターは2nd edition（訳本はまだ）なので、これまた注意。
https://github.com/luispedro/BuildingMachineLearningSystemsWithPython/tree/first_edition
・コードだけでなく、データをいろいろな所から落としてくる作業が必要。解説はほとんどないので、ITリテラシーの無い人には大きなつまづきポイント。
24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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