Software Design別冊シリーズやってみよう！ 機械学習

［表紙］やってみよう！ 機械学習

紙版発売
電子版発売

B5判／232ページ

定価2,398円（本体2,180円＋税10%）

ISBN 978-4-297-10396-5

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書籍の概要

この本の概要

月刊誌『Software Design』の特集や単発企画で評判の良い，機械学習とPython関連の記事を再編纂。機械学習・深層学習に取り組んでいる開発現場のITエンジニアが自身で試して学んだことが記事のベースになっており，いま押さえておくべき技術を習得する足がかりとして最適です。

著者一覧

黒柳敬一，氏原淳志，竹野峻輔，樽石将人，久保光証，米田武，シバタアキラ，小川幹雄，木村優志，泰昌平，井上祐寛，小川雄太郎，藤原秀平，飯塚修平，足立昌彦，長谷川猛，有山圭二，山口祐，鈴木たかのり，福島真太朗，石本敦夫，くーむ，@driller，片柳薫子，中井悦司

こんな方におすすめ

  • 機械学習や深層学習，Pythonを学びはじめたいと考えている人

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私も機械学習エンジニアになれる？
機械学習深層学習を使ったデータ分析がこれまで以上に成果をあげ，いま盛んに取り組まれているのはご存じのとおりです。

本書のサンプル

本書の一部ページを，PDFで確認することができます。

目次

第1章　私も機械学習エンジニアになりたい！

  • 1-1　ビジネスの変革をもたらす機械学習 ～深層学習，人工知能との違いとは～
  • 1-2　ディープラーニング入門 ～CNNで画像分類とドキュメント分類にチャレンジ！～
  • COLUMN 1　自然言語処理エンジニアから見た深層学習
  • 1-3　低予算ではじめる機械学習用自作マシンのポイント
  • 1-4　機械学習エンジニアを目指すには ～開発と採用の現場からアドバイス～
  • COLUMN 2　機械学習なんて信頼できない！にどう対処するか ～“グレーボックス”でユーザに説明～

第2章　機械学習の始め方

  • 2-1　機械学習をはじめよう ～必要なのはデータ・アルゴリズム・計算資源～
  • 2-2　APIで学習済みモデルを利用しよう ～Google Cloud Vision APIで画像認識を行う～
  • 2-3　クラウド＆GUIですぐに始めよう ～Azure Machine Learning Studioで構築～
  • 2-4　本格的にPythonライブラリを使おう ～scikit-learn入門と機械学習の勉強方法～

第3章　君は使わずにいられるか？ TensorFlow.js

  • 3-1　～js版にも通ずる機械学習に適した特徴とは？～ TensorFlowのしくみと思想
  • 3-2　～GoogleのWebアプリからノウハウを学ぼう～ TensorFlow.jsのメリットを活かした開発
  • 3-3　～TensorFlow.jsを使ってみよう～ 学習済みモデルの組み込みとモデル構築の実践

第4章　実践！ GPUサーバでディープラーニング

  • 4-1　インフラエンジニアが押さえておくべきディープラーニングとGPUの関係
  • 4-2　ディープラーニングにおける計算資源の重要性
  • 4-3　GPUサーバでつくるミニ囲碁プログラム（前編）
  • 4-4　GPUサーバでつくるミニ囲碁プログラム（後編）

第5章　今すぐはじめるPython

  • 5-1　～今から始めるならPythonがお勧め！～ なぜPythonを導入するとお得なのか
  • 5-2　Pythonの導入と基本 ～文法からライブラリまで～
  • 5-3　～Jupyter Notebookを使って納得！～ 機械学習にはPythonが最適なワケ

第6章　そのPythonライブラリ，どうして必要なんですか？

  • 6-1　パッケージ管理の基礎を知ろう ～効率的な開発のための前準備～
  • 6-2　Pythonの基礎力を高めよう ～ライブラリの使い方と作り方～
  • 6-3　データ分析の前処理をさくっと終わらせよう ～定時に帰るためのpandas入門～
  • 6-4　イメージどおりにデータを可視化しよう ～データに隠された意味を見つけるMatplotlib入門～

Appendix　［データサイエンス超入門］機械学習をどう学ぶべきか？ ～数学とコンピュータのつなぎ方～