実務で役立つPython機械学習入門 課題解決のためのデータ分析の基礎

発売日 : 2023年11月16日

著者／編集 : 池田 雄太郎/田尻 俊宗/新保 雄大

出版社 : 翔泳社

発行形態 : 単行本

ページ数 : 304p

身近な課題を解決しながら機械学習を基礎からしっかり理解できる！■商品紹介本書はPythonを利用して、実際の課題を機械学習で解決する手法を解説する書籍です。手を動かしながら、データ分析やアルゴリズムについて学ぶことができます。本書では「1.課題分析」「2.データ分析」「3.予測」の3ステップで課題解決を行っていきます。■本書の特徴1.現実的な場面を想定した解説本書では、現実的な場面を想定して「課題」を設定し、それを機械学習で解決する方法を解説します。課題からアルゴリズムを選定し、プロジェクトをどのように動かしていくのかを学べます。2.機械学習に最適なアルゴリズムを学べる本書は、機械学習に用いるアルゴリズムを実例を通じて学べます。身近なビジネス課題を解決するために、どういったアルゴリズムを用いれば良いか、体系的に理解できます。■こんな方のための本です・Pythonの学習をある程度終えて、これから機械学習に対する勉強をしてみたい、一歩を踏み出してみたい方・業務や個人のプロジェクトで機械学習を使ってみたい方・教科書的な勉強だけでなく、実際に手を動かしながら学びたい方■目次Chapter1　機械学習をはじめる前にChapter2　まずは基本を押さえよう2-1　Chapter2について2-2　回帰アルゴリズム：不動産価格を予測しよう2-3　分類アルゴリズム：社員の退職を予測しようChapter3　さまざまなアルゴリズムを体験しよう3-1　Chapter3について3-2　時系列予測アルゴリズム：商品の売上を予測しよう3-3　レコメンドアルゴリズム：個人の趣向に沿った商品をオススメしてみよう3-4　異常検知アルゴリズム：ポンプの故障を検知しようChapter4　さまざまなデータを取り扱ってみよう4-1　Chapter4について4-2　テキストデータ：商品の口コミを分析してみよう4-3　画像データ：画像を識別してみようChapter5　一つひとつのプロセスを深堀りしてみよう5.1　Chapter5について5.2　データ観察5.3　特徴量生成・学習5.4　機械学習アルゴリズムと評価指標の選定5.5　機械学習モデルの学習と選択Chapter6　モデルを運用してみよう6-1　機械学習モデルを運用してみよう6-2　バッチ予測をしよう6-3　リアルタイム予測をしよう

Chapter1　機械学習をはじめる前に
1-1　機械学習とは何か
1-2　機械学習プロジェクトの流れ
Chapter2　まずは基本を押さえよう
2-1　Chapter2について
2-2　回帰アルゴリズム：不動産価格を予測しよう
2-3　分類アルゴリズム：社員の退職を予測しよう
Chapter3　さまざまなアルゴリズムを体験しよう
3-1　Chapter3について
3-2　時系列予測アルゴリズム：商品の売上を予測しよう
3-3　レコメンドアルゴリズム：個人の趣向に沿った商品をオススメしてみよう
3-4　異常検知アルゴリズム：ポンプの故障を検知しよう
Chapter4　さまざまなデータを取り扱ってみよう
4-1　Chapter4について
4-2　テキストデータ：商品の口コミを分析してみよう
4-3　画像データ：画像を識別してみよう
Chapter5　一つひとつのプロセスを深堀りしてみよう
5.1　Chapter5について
5.2　データ観察
5.3　特徴量生成・学習
5.4　機械学習アルゴリズムと評価指標の選定
5.5　機械学習モデルの学習と選択
Chapter6　モデルを運用してみよう
6-1　機械学習モデルを運用してみよう
6-2　バッチ予測をしよう
6-3　リアルタイム予測をしよう

池田 雄太郎

田尻 俊宗

新保 雄大