出版社内容情報
「機械学習」（machine learning）とは、人間が経験的に行なっているさまざまな学習活動を、コンピュータで実現するための技術です。
本書では、機械学習のさまざまなアルゴリズムの、「原理」と「計算式」を解説。
また、「scikit-learn」「Keras」※などのライブラリを使った実装や、応用例として「Webアプリ化」の方法も解説しています。
※scikit-learn（サイキット・ラーン）：オープンソースの機械学習ライブラリ。どんなアルゴリズムでも同じような書き方が可能。
Keras（ケラス）：オープンソースの「ニューラル・ネットワーク」用ライブラリ。他のライブラリ上で動作し、それらのライブラリより簡単に使える。
内容説明
「機械学習」技術は、「深層学習」（ディープラーニング）の登場によって、さまざまな分野で圧倒的な成果を出し、現在の「第３次ＡＩブーム」のきっかけとなった。従来の機械学習の手法から「深層学習」（ディープラーニング）まで、基本原理と、「Ｐｙｔｈｏｎ」を用いた実装例を、初学者向けに分かりやすく解説。
目次
第１章 機械学習の原理（「機械学習」とは；回帰分析；「サポート・ベクター・マシン」（ＳＶＭ）
ニューラル・ネットワーク
深層学習（ディープラーニング））
第２章 機械学習の実装（開発環境の構築（Ｐｙｔｈｏｎ、Ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ／Ｋｅｒａｓ）
線形回帰の実装
重回帰分析と過学習対策の実装例
ロジスティック回帰の実装例
「サポート・ベクター・マシン」（ＳＶＭ）の実装例 ほか）
著者等紹介
西住流［ニシズミリュウ］
１９９０年代大阪生まれ。博士前期課程修了（電気電子系、研究テーマは制御理論と画像処理）。現在は電気的特性試験の業務に従事（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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
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