Software Design別冊シリーズやってみよう! 機械学習

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~