購入前に目次をご確認ください

インプレス[コンピュータ・IT]ムック いちばんやさしいPython機械学習の教本 人気講師が教える業務で役立つ実践ノウハウ

インプレス / 2019年06月21日 / 全303ページ

注目を集めるPython(パイソン)を使った機械学習の、実践的な基礎が学べる解説書です。小さいサンプルプログラム(bot)に機能を追加しながらデータ収集から前処理、学習、予測、評価まで周辺技術も含めた機械学習の全体像が学べます。本書のサンプルプログラムは、すべて本書のサポートページからダウンロードできます。

目次

  • 著者プロフィール
  • はじめに
  • 本書の読み方
  • 目次
  • Chapter 1 機械学習について知ろう
  • Lesson 01 機械学習とは何かを知りましょう
  • Lesson 02 今、機械学習が注目されている理由を知りましょう
  • Lesson 03 機械学習と関連する技術を知りましょう
  • Lesson 04 データ収集について知りましょう
  • Lesson 05 前処理について知りましょう
  • Lesson 06 機械学習の手法について知りましょう
  • Lesson 07 機械学習のアルゴリズムの種類を知りましょう
  • Lesson 08 PoCについて理解しましょう
  • Lesson 09 機械学習の精度について理解しましょう
  • Lesson 10 機械学習システムを運用する仕組みを理解しましょう
  • Lesson 11 本書での学習の仕方を理解しましょう
  • Chapter 2 機械学習の開発環境を準備しよう
  • Lesson 12 Pythonをインストールしましょう
  • Lesson 13 学習用のフォルダーと仮想環境を作成しましょう
  • Lesson 14 Jupyter Notebookをインストールしましょう
  • 著者プロフィール
  • はじめに
  • 本書の読み方
  • 目次
  • Chapter 1 機械学習について知ろう
  • Lesson 01 機械学習とは何かを知りましょう
  • Lesson 02 今、機械学習が注目されている理由を知りましょう
  • Lesson 03 機械学習と関連する技術を知りましょう
  • Lesson 04 データ収集について知りましょう
  • Lesson 05 前処理について知りましょう
  • Lesson 06 機械学習の手法について知りましょう
  • Lesson 07 機械学習のアルゴリズムの種類を知りましょう
  • Lesson 08 PoCについて理解しましょう
  • Lesson 09 機械学習の精度について理解しましょう
  • Lesson 10 機械学習システムを運用する仕組みを理解しましょう
  • Lesson 11 本書での学習の仕方を理解しましょう
  • Chapter 2 機械学習の開発環境を準備しよう
  • Lesson 12 Pythonをインストールしましょう
  • Lesson 13 学習用のフォルダーと仮想環境を作成しましょう
  • Lesson 14 Jupyter Notebookをインストールしましょう
  • Lesson 15 Jupyter Notebookの使い方を覚えましょう
  • Lesson 16 Pythonを書くためのエディタを用意しましょう
  • Lesson 17 pybotについて知りましょう
  • Lesson 18 pybotの仕組みを知りましょう
  • Chapter 3 スクレイピングでデータを収集しよう
  • Lesson 19 スクレイピングについて知りましょう
  • Lesson 20 スクレイピングに使用するライブラリを知りましょう
  • Lesson 21 Webページを取得してみましょう
  • Lesson 22 Webページをスクレイピングしましょう
  • Lesson 23 少し難しいスクレイピングに挑戦しましょう
  • Lesson 24 複数のWebページからデータを集めましょう
  • Lesson 25 スクレイピングしたデータを検索するコマンドを作りましょう
  • Lesson 26 スクレイピングを行うときの注意点を理解しましょう
  • Chapter 4 日本語の文章を生成しよう
  • Lesson 27 テキスト処理について知りましょう
  • Lesson 28 日本語を形態素解析してみましょう
  • Lesson 29 自然言語処理で使用されるモデルやアルゴリズムを知りましょう
  • Lesson 30 マルコフ連鎖について知りましょう
  • Lesson 31 日本語のデータを用意しましょう
  • Lesson 32 マルコフ連鎖用の辞書データを作成しましょう
  • Lesson 33 マルコフ連鎖で文章を自動生成しましょう
  • Lesson 34 文章データを取得して前処理をしましょう
  • Lesson 35 大量の文章データから文章生成用の辞書データを生成しましょう
  • Lesson 36 文章を自動生成するbotコマンドを作成しましょう
  • Chapter 5 手書きの文字を認識しよう
  • Lesson 37 手書き文字認識について知りましょう
  • Lesson 38 必要なライブラリをインストールしましょう
  • Lesson 39 scikit-learnのデータセットを使ってみましょう
  • Lesson 40 読み込んだ画像を表示してみましょう
  • Lesson 41 UCIの手書き数字データセットを学習させてみましょう
  • Lesson 42 自分で手書きした文字を読み込みましょう
  • Lesson 43 Pillowを使って手書き文字を前処理しましょう
  • Lesson 44 NumPyを使って画像をndarrayに変換しましょう
  • Lesson 45 自分で手書きした文字を予測させてみましょう
  • Lesson 46 分類モデルの精度を評価してみましょう
  • Lesson 47 複数のモデルを比較してよりよいモデルを選びましょう
  • Lesson 48 学習済みモデルを作ってみましょう
  • Lesson 49 pybotへ組み込んでみましょう
  • Chapter 6 表形式のデータを前処理しよう
  • Lesson 50 必要なライブラリをインストールしましょう
  • Lesson 51 pandasでファイルを読み込んでみましょう
  • Lesson 52 pandasで表データから行を取り出してみましょう
  • Lesson 53 DataFrameから列を取り出して操作してみましょう
  • Lesson 54 Indexを使ってDataFrameを変形してみましょう
  • Lesson 55 DataFrameからデータを検索してみましょう
  • Lesson 56 データを可視化してみましょう
  • Lesson 57 気温の検索コマンドをpybotに組み込みましょう
  • Chapter 7 データを予測する回帰分析を学ぼう
  • Lesson 58 回帰分析について知りましょう
  • Lesson 59 緯度から気温を予測してみましょう
  • Lesson 60 説明変数を追加してみましょう
  • Lesson 61 回帰分析のモデルを比べてみましょう
  • Lesson 62 pybotが未知の地点の気温を予測できるように改良しましょう
  • Chapter 8 機械学習の次のステップ
  • Lesson 63 機械学習の学習をサポートするWebサイトを知りましょう
  • Lesson 64 書籍を読み、コミュニティに参加しましょう
  • 機械学習用語集
  • Jupyter Notebookのショートカットキー
  • 索引
  • 本書サンプルコードのダウンロードについて
  • 奥付

※このデジタル雑誌には目次に記載されているコンテンツが含まれています。それ以外のコンテンツは、本誌のコンテンツであっても含まれていません のでご注意ください。

※電子版では、紙の雑誌と内容が一部異なる場合や、掲載されないページがある場合があります。

 

電子書籍は初めての方へ。マガストアで一度購入すると、スマホでもタブレットでもPCでも閲覧できます。

電子書籍は初めての方へ

ジャンル別ランキング
「パソコン・モバイル」
2019年07月20日

総合ランキング
2019年07月20日

アプリダウンロード
はこちら

App Store でマガストアをダウンロード Android app on Google Play Windows Store App