内容説明
理論と実践のどちらにもフォーカスを当て、ＡＩや機械学習について「ある程度、中身を知って使える」を目指す入門書。Ｔｗｉｔｔｅｒ ＡＰＩや国の統計データなど、生のデータを使い、遊んでいるような感覚で理解が進む１冊！
目次
０１ Ｐｙｔｈｏｎの導入
０２ Ｐｙｔｈｏｎを使ったデータ処理
０３ 教師あり～回帰
０４ 教師あり～分類
０５ 教師なし
０６ 評価指標
０７ ニューラルネットワーク
０８ その他の手法
ＡＰＰＥＮＤＩＸ 本編で省略した事項について
著者等紹介
梅津雄一［ウメズユウイチ］
１９９２年生まれ。２０１６年東京工業大学社会理工学研究科社会工学専攻修士課程修了。Ｗｅｂサイトのマーケティング業務を経て、現在データ解析と開発業務を行う
中野貴広［ナカノタカヒロ］
１９９２年生まれ。２０１６年東京工業大学情報理工学研究科情報環境学専攻修士課程修了。広告会社でのデータ解析業務を経て、現在コンサルティング会社でデータ解析、開発を行う（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）
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感想・レビュー
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えんど
5
Pythonを理解していて機械学習のライブラリまだ慣れてないひと向けの脱初心者向け。詳しい説明はないのでさらっとどうなものあるのか理解するにはよかった2020/05/18
mopinfish
0
Pythonの基本的な文法から各種ライブラリの使い方、教師あり・なし学習までがコンパクトにまとまっていて初学者にはとっつきやすいと思われる。各章は概念と理論、そして実践編と別れていて、実際に遊ぶようにデータ分析の基本を写経しながら学ぶことができる。こちらと東大松尾研が出している「データサイエンティスト養成講座」を合わせて読むことで、データ分析のキホンのキホンは抑えられると思いました。 次は「わけがわかる機械学習」を読んでみたいと思います。2020/05/05
