Kaggle Grandmasterに学ぶ 機械学習 実践アプローチ

発売日 : 2021年08月24日

著者／編集 : Abhishek Thakur/石原祥太郎

出版社 : マイナビ出版

発行形態 : 単行本

機械学習モデル改善のためにいつ、何を使うのか？さまざまな機械学習問題に対する解決手法を豊富なコードと共に取り上げます。

第0章　実行環境の準備
第1章　教師あり学習と教師なし学習
第2章　交差検証
第3章　評価指標
第4章　機械学習プロジェクトの構築
第5章　質的変数へのアプローチ
第6章　特徴量エンジニアリング
第7章　特徴量選択
第8章　ハイパーパラメータの最適化
第9章　画像分類・セグメンテーションへのアプローチ
第10章　テキストの分類・回帰へのアプローチ
第11章　アンサンブルとスタッキングへのアプローチ
第12章　コードの再現性やモデルのデプロイへのアプローチ

abhishek thakur

世界的な機械学習のコンテストプラットフォーム「Kaggle」で、史上初めて全4 カテゴリで最高位の称号「Grandmaster」を獲得したデータサイエンティスト。機械学習の自動化や自然言語処理に関心を持つ。機械学習の応用やデータサイエンスに関して、チュートリアルや動画を積極的に公開している。

Thakur, Abhishek

石原, 祥太郎

石原祥太郎

2017年より株式会社日本経済新聞社でデータ分析・サービス開発に従事し、2021年からは研究開発部署で上級研究員を務める。「Kaggle」では2019年にチームで参加した「PetFinder.my Adoption Prediction」で優勝し、2020 年に共著で『PythonではじめるKaggleスタートブック』（講談社）を出版。 2020年に国際ニュースメディア協会「30 Under 30 Awards」でアジア太平洋部門の最優秀賞を受賞した。