出版社内容情報
機械学習エンジニアのバイブル待望の改訂版！
Pythonを代表する機械学習ライブラリ、scikit-learn、Keras、TensorFlowを利用し、幅広い分野の機械学習に対応する方法を網羅的に解説した、機械学習エンジニアの必読のベストセラーの改訂版です。この改訂版では、大規模言語モデルや拡散モデルなどの生成AIの基本となるトピックもカバーしています。また、より大規模なデータを使用し、より現実的実践的な問題解決ができるように配慮されています。サンプルコードはノートブック形式で提供されており、実際に手を動かしながら、さまざまな機械学習のニーズに応えられる幅広い知識とスキルを得ることができます。
内容説明
Ｐｙｔｈｏｎを代表する機械学習ライブラリ、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ、Ｋｅｒａｓ、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗを利用し、幅広い分野の機械学習に対応する方法を網羅的に解説した、機械学習エンジニアの必読のベストセラーの改訂版です。この改訂版では、大規模言語モデルや拡散モデルなどの生成ＡＩの基本となるトピックもカバーしています。また、より大規模なデータを使用し、より現実的実践的な問題解決ができるように配慮されています。サンプルコードはノートブック形式で提供されており、実際に手を動かしながら、さまざまな機械学習のニーズに応えられる幅広い知識とスキルを得ることができます。
目次
第１部 機械学習の基礎（機械学習の現状；機械学習プロジェクトの全体像；分類；モデルの学習；サポートベクターマシン（ＳＶＭ） ほか）
第２部 ニューラルネットと深層学習（人工ニューラルネットワークとＫｅｒａｓの初歩；深層ニューラルネットワークの学習；ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗで作るカスタムモデルとその学習；ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗによるデータのロードと前処理；畳み込みニューラルネットワークを使った深層コンピュータビジョン ほか）
付録
著者等紹介
ジュロン，オーレリアン［ジュロン，オーレリアン］ ［Ｇ´ｅｒｏｎ，Ａｕｒ´ｅｌｉｅｎ］
機械学習のコンサルタント、講演者として活躍している。もとＧｏｏｇｌｅｒで、２０１３年から２０１６年にかけてＹｏｕＴｕｂｅ動画分類チームのリーダーを務める。フランスの主要な無線ＩＳＰのひとつであるＷｉｆｉｒｓｔ、通信、メディア、戦略に特化したコンサルティング企業Ｐｏｌｙｃｏｎｓｅｉｌ、機械学習とデータプライバシーのコンサルティング企業Ｋｉｗｉｓｏｆｔの共同創業者兼ＣＴＯも務めている。３人の子どもたちには、指を使った２進法の数え方（１０２３まで）を教えている。ソフトウェア工学の世界に入る前は、微生物学と進化遺伝子を研究していた
下田倫大［シモダノリヒロ］
元データ分析の会社のエンジニアリングマネージャーで、現在は外資系ＩＴ企業のカスタマーエンジニア。『アナリティクス×エンジニアリング』の領域で日々奮闘しており、データ分析や深層学習、機械学習を活用した案件に積極的に携わっている
牧允皓［マキヨシヒロ］
スマートフォンゲーム企業でデータ分析、機械学習モデルの構築に携わり、その後Ｗｅｂ企業でＡＩソリューションの開発運用に従事。構造化データ、非構造化データ、予測ＡＩ、生成ＡＩなどの様々な業務経験を活かし、ビジネスにおける価値創出を実現すべく日々奮闘している
長尾高弘［ナガオタカヒロ］
１９６０年千葉県生まれ。東京大学教育学部卒、株式会社ロングテール社長（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。
