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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

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