機械学習のための「前処理」入門
09/27/2020 21:05:56, 本, 足立 悠
機械学習のための「前処理」入門 は 足立 悠 によって作成されました 各コピー3080で販売されました. Le livre publié par manufacturer. Il contient 304ページ pages et classé dans le genre genre. Ce livre a une bonne réponse du lecteur, il a la cote 3.8 des lecteurs 15. Inscrivez-vous maintenant pour accéder à des milliers de livres disponibles pour téléchargement gratuit. L'inscription était gratuite.
平均的な顧客フィードバック : 3.8 5つ星のうち（15人の読者)
ファイルサイズ : 24.91 MB
機械学習のための「前処理」入門無料ダウンロードkindle - 内容紹介 ◆◆機械学習の成否を分かつ「前処理」◆◆ ◆◆実務に直結するテクニックを習得◆◆ データ分析技術の中心には、分析アルゴリズムやモデリング手法があります。 しかし実務の現場では、むしろ「前処理」の重要性に直面します。 その方法は「分析目標」と「データ形式」によって異なり、 そこからどのように特徴量を作り出すかで、機械学習の成否が左右されます。 本書では、構造化データ、画像データ、時系列データ、自然言語について、 機械学習における前処理の手順を紹介。 演習問題を経て、Pythonによる実装までを体験します。 データ分析のフレームワークCRISP-DMに沿って実装を進めるので、 実務に近い形で前処理のテクニックが身に付きます。 ◆◆本書の主な構成◆◆ 第1章 データ分析・活用を始めるために 1 データドリブンな時代へ 2 データ分析プロジェクトに必要な要素 3 データ分析人材のスキル 第2章 データ分析のプロセスと環境 1 ビジネス理解 2 データ理解 3 データ準備 4 モデル作成 5 評価 6 展開・共有 7 データ分析環境の選択 8 Jupyter Notebook の使い方 第3章 構造化データの前処理 1 データ理解 2 データ準備 3 モデル作成 4 再びデータ準備へ 5 再びモデル作成へ 練習問題の解答 第4章 構造化データの前処理(2) 1 顧客の特性を知る 2 顧客のグループ化 3 潜在ニーズの抽出 第5章 画像データの前処理 1 データ理解 2 機械学習のためのデータ準備 3 深層学習のためのデータ準備 練習問題の解答 第6章 時系列データの前処理 1 データ理解 2 データ準備 3 教師データの作成 練習問題の解答 第7章 自然言語データの前処理 1 データ理解 2 機械学習のためのデータ準備 3 深層学習のためのデータ準備 4 トピック抽出のためのデータ準備 付録 1 JupyterLab ローカル環境の構築 2 画像認識モデルの作成 3 記事分類モデルの作成 4 記事トピックの抽出 5 様々な可視化ツール 出版社からのコメント ◆◆機械学習は自動化しても◆◆ ◆◆前処理はエンジニア頼み◆◆ きれいに整形されたデータを使った分析の経験はあっても、 「実務で扱う生データをどのように前処理すればよいのか」と、 お悩みではないでしょうか。 前処理は課題ごとに、都度オーダーメイドで設計・実装していくものです。 本書では4種類のデータを対象とし、機械学習で予測を行う場合の 前処理の基本ノウハウを学び、Pythonによる実装を体験します。 本書で扱った技術は、そのまま実務にも活かせます。 機械学習における分析モデルの作成は自動化されつつありますが、 その時に投入する特徴量は、人の手で前処理して作成する状況が続くでしょう。 これからデータ分析に携わる方々にとって、前処理の力を高めることは、 きっと大きな助けとなるでしょう。 (本書「あとがき」から抜粋・編集) 内容（「BOOK」データベースより） データ分析技術の中心には、分析アルゴリズムやモデリング手法があります。しかし実務の現場では、むしろ「前処理」の重要性に直面します。その方法は「分析目標」と「データ形式」によって異なり、そこからどのように特徴量を作り出すかで、機械学習の成否が左右されます。本書では「予測」を分析目標とし、構造化データ、画像データ、時系列データ、自然言語について、機械学習における前処理の手順を紹介。演習問題を経て、Pythonによる実装までを体験します。データ分析のフレームワークCRISP‐DMに沿って実装を進めるので、実務に近い形で前処理のテクニックが身に付きます。 著者について BULB株式会社所属のデータサイエンティスト。 過去にメーカーのSE やデータサイエンティスト、IT ベンダーのデータアナリスト等を経て現職。 数々のデータ分析プロジェクトのほか、実務者教育にも従事。 個人的な活動として、記事や書籍の執筆、セミナー講師なども行っている。 著書に『初めてのTensorFlow』と『ソニー開発のNeural Network Console 入門』がある。 多感な時期に高専で5年間を過ごしてしまったせいか、周囲から変人や外れ値と評されている。 趣味はお地蔵さんが密集している場所に佇むこと。 近いうちに、日本を北から南へ移動しながら仕事し、パフォーマンスを測定してみたい。 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 足立/悠 BULB株式会社所属のデータサイエンティスト。過去にメーカーのSEやデータサイエンティスト、ITベンダーのデータアナリスト等を経て現職。数々のデータ分析プロジェクトのほか、実務者教育にも従事。個人的な活動として、記事や書籍の執筆、セミナー講師なども行っている(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)以下は、機械学習のための「前処理」入門に関する最も有用なレビューの一部です。 この本を購入する/読むことを決定する前にこれを検討することができます。
ファイルサイズ : 24.91 MB
機械学習のための「前処理」入門無料ダウンロードkindle - 内容紹介 ◆◆機械学習の成否を分かつ「前処理」◆◆ ◆◆実務に直結するテクニックを習得◆◆ データ分析技術の中心には、分析アルゴリズムやモデリング手法があります。 しかし実務の現場では、むしろ「前処理」の重要性に直面します。 その方法は「分析目標」と「データ形式」によって異なり、 そこからどのように特徴量を作り出すかで、機械学習の成否が左右されます。 本書では、構造化データ、画像データ、時系列データ、自然言語について、 機械学習における前処理の手順を紹介。 演習問題を経て、Pythonによる実装までを体験します。 データ分析のフレームワークCRISP-DMに沿って実装を進めるので、 実務に近い形で前処理のテクニックが身に付きます。 ◆◆本書の主な構成◆◆ 第1章 データ分析・活用を始めるために 1 データドリブンな時代へ 2 データ分析プロジェクトに必要な要素 3 データ分析人材のスキル 第2章 データ分析のプロセスと環境 1 ビジネス理解 2 データ理解 3 データ準備 4 モデル作成 5 評価 6 展開・共有 7 データ分析環境の選択 8 Jupyter Notebook の使い方 第3章 構造化データの前処理 1 データ理解 2 データ準備 3 モデル作成 4 再びデータ準備へ 5 再びモデル作成へ 練習問題の解答 第4章 構造化データの前処理(2) 1 顧客の特性を知る 2 顧客のグループ化 3 潜在ニーズの抽出 第5章 画像データの前処理 1 データ理解 2 機械学習のためのデータ準備 3 深層学習のためのデータ準備 練習問題の解答 第6章 時系列データの前処理 1 データ理解 2 データ準備 3 教師データの作成 練習問題の解答 第7章 自然言語データの前処理 1 データ理解 2 機械学習のためのデータ準備 3 深層学習のためのデータ準備 4 トピック抽出のためのデータ準備 付録 1 JupyterLab ローカル環境の構築 2 画像認識モデルの作成 3 記事分類モデルの作成 4 記事トピックの抽出 5 様々な可視化ツール 出版社からのコメント ◆◆機械学習は自動化しても◆◆ ◆◆前処理はエンジニア頼み◆◆ きれいに整形されたデータを使った分析の経験はあっても、 「実務で扱う生データをどのように前処理すればよいのか」と、 お悩みではないでしょうか。 前処理は課題ごとに、都度オーダーメイドで設計・実装していくものです。 本書では4種類のデータを対象とし、機械学習で予測を行う場合の 前処理の基本ノウハウを学び、Pythonによる実装を体験します。 本書で扱った技術は、そのまま実務にも活かせます。 機械学習における分析モデルの作成は自動化されつつありますが、 その時に投入する特徴量は、人の手で前処理して作成する状況が続くでしょう。 これからデータ分析に携わる方々にとって、前処理の力を高めることは、 きっと大きな助けとなるでしょう。 (本書「あとがき」から抜粋・編集) 内容（「BOOK」データベースより） データ分析技術の中心には、分析アルゴリズムやモデリング手法があります。しかし実務の現場では、むしろ「前処理」の重要性に直面します。その方法は「分析目標」と「データ形式」によって異なり、そこからどのように特徴量を作り出すかで、機械学習の成否が左右されます。本書では「予測」を分析目標とし、構造化データ、画像データ、時系列データ、自然言語について、機械学習における前処理の手順を紹介。演習問題を経て、Pythonによる実装までを体験します。データ分析のフレームワークCRISP‐DMに沿って実装を進めるので、実務に近い形で前処理のテクニックが身に付きます。 著者について BULB株式会社所属のデータサイエンティスト。 過去にメーカーのSE やデータサイエンティスト、IT ベンダーのデータアナリスト等を経て現職。 数々のデータ分析プロジェクトのほか、実務者教育にも従事。 個人的な活動として、記事や書籍の執筆、セミナー講師なども行っている。 著書に『初めてのTensorFlow』と『ソニー開発のNeural Network Console 入門』がある。 多感な時期に高専で5年間を過ごしてしまったせいか、周囲から変人や外れ値と評されている。 趣味はお地蔵さんが密集している場所に佇むこと。 近いうちに、日本を北から南へ移動しながら仕事し、パフォーマンスを測定してみたい。 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 足立/悠 BULB株式会社所属のデータサイエンティスト。過去にメーカーのSEやデータサイエンティスト、ITベンダーのデータアナリスト等を経て現職。数々のデータ分析プロジェクトのほか、実務者教育にも従事。個人的な活動として、記事や書籍の執筆、セミナー講師なども行っている(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)以下は、機械学習のための「前処理」入門に関する最も有用なレビューの一部です。 この本を購入する/読むことを決定する前にこれを検討することができます。
私のようなプログラミング自体が初めての者にはちょうどいい内容でした。説明は前処理中心でいいから、結果まで出しておいて欲しかったです。
によって 足立 悠
5つ星のうち (15 人の読者)
0コメント