出版社内容情報
後日掲載
吉川 隼人［ヨシカワ ハヤト］
著・文・その他
内容説明
機械学習では、様々なアルゴリズムの学習モデルが注目されています。しかし実際にこれらをシステムに組み込み、サービスとして展開するには、学習モデル以外の多くの構成要素が必要となります。これらの構成要素を含んだシステム構成を、実際のコーディング例を参照しながら解説し、これからシステムを構築したい読者をサポートするのが本書の狙いです。Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄ Ｐｌａｔｆｏｒｍ（ＧＣＰ）は、非常に機械学習と相性の良いクラウドサービスです。Ｇｏｏｇｌｅ Ａｐｐ ＥｎｇｉｎｅやＢｉｇＱｕｅｒｙ、Ｄａｔａｆｌｏｗ、ＭＬ Ｅｎｇｉｎｅなどを用いて、データ処理から機械学習の演算にいたる環境までサーバーレスで構築することができ、さらに、これらを容易に組み合わせることができます。本書は、ＧＣＰを有効に活用し、効率的に機械学習システムを構築しようとする方々の手引書です。
目次
１ 機械学習とは（機械学習の概念；ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎの基礎 ほか）
２ 機械学習システム（機械学習システムの全体像；評価とチューニング ほか）
３ データの取得と表示（データの取得に必要な構成；Ｇｏｏｇｌｅ Ａｐｐ Ｅｎｇｉｎｅでアプリ開発 ほか）
４ データの前処理（データの前処理に必要な構成；Ｃｌｏｕｄ Ｄａｔａｆｌｏｗによるパイプライン処理 ほか）
５ 学習と推論の環境（学習と推論の運用フェーズ課題；ＭＬ Ｅｎｇｉｎｅによるモデル学習 ほか）
付録 Ｐｙｔｈｏｎ２の基本的な使い方
著者等紹介
吉川隼人［ヨシカワハヤト］
１９８２年宮城県生まれ。東京理科大学大学院基礎工学研究科修士課程修了。学生時代は研究機関にて半導体の研究に従事。メーカーの研究開発部門にて、画像処理ＡＳＩＣ／ＦＰＧＡの開発プロジェクト、アジアパシフィック圏でのクラウドによるソリューション展開、ＩｏＴデータ解析や機械学習を用いた新規技術開発などを経験。現在は、米系ＩＴ企業にてクラウドを使ったサービスの開発を提案するエンジニアとして活動する傍ら、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄ Ｐｌａｔｆｏｒｍや機械学習をテーマに各コミュニティにも登壇し、これらの普及に努めている（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）
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