目次
第1部
しくみと概要を学ぼう!
特集1
機械学習を使いたい人のための入門講座
- 第1章:機械学習の概要
- 第2章:機械学習の歴史と今後の応用例
- 第3章:データサイエンティストのための機械学習
- 第4章:Q&Aとまとめ
特集2
機械学習の基礎知識
- 第1章:機械学習の問題設定
- 第2章:教師あり学習
- 第3章: 教師なし学習
- 第4章:応用
特集3
ビジネスに導入する機械学習
- 第1章:ビジネスデータのクラスタリング
- 第2章:予測モデルの構築
特集4
深層学習最前線
- 第1章:準備
- 第2章:多層パーセプトロンの書き方
- 第3章:ニューラルネットの学習方法
- 第4章:画像認識のためのアーキテクチャ
第2部
手を動かして学ぼう!
特集1
機械学習ソフトウェアの概観
- 第1章:開発が進む機械学習のソフトウェア
- 第2章:機械学習のソフトウェアを用いた実行例
- 第3章:機械学習ソフトウェア選択の指針
特集2
Pythonによる機械学習入門
- 第1章:イントロダクション
- 第2章:Numpy,Scipy,matplotlibの基礎
- 第3章:scikit-learn入門
特集3
推薦システム入門
- 第1章:推薦システムのキホン
- 第2章:推薦システムを作る
- 第3章:推薦システムの高度化
- 第4章:良い推薦システムを作るために
特集4
Pythonで画像認識にチャレンジ
- 第1章:画像認識とは?
- 第2章:準備
- 第3章:シンプルな画像認識を実装
- 第4章:猫顔検出に挑戦
特集5
Jubatusによる異常検知
- 第1章:はじめに
- 第2章:アーキテクチャ
- 第3章:テストデータからの異常検知
- 第4章:サーバログからの異常検知