出版社内容情報
自分で試せば“ナルホド！”納得
マイクロソフトのクラウドサービスMicrosoft Azureには、
「Machine Learning」というメニューが用意されています。
「機械学習の組み立てキット」とでも呼ぶべきこの仕組み（Azure ML）を利用すると、
Webブラウザから誰でも気軽に“動く”仕組み作りを体験することができます。
本書はこれを利用して、機械学習への入門をひたすら平易に手引きします。
「解説だけではピンと来ない」という非エンジニアの方々も、
ほとんどマウス操作だけで、機械学習の仕組みを構築できます。
その手順や動作を通じて、機械学習の何たるかが腑に落ちると思います。
Chapter 1 イントロダクション
1.1 身近になった機械学習
1.2 Azure Machine Learningとは？
1.3 Azure MLで機械学習を学ぶメリット
Chapter 2 Azure MLを利用するための準備
2.1 Microsoftアカウントの取得
2.2 Azure MLの利用登録
2.3 ML Studioの起動と基本操作
Chapter 3 機械学習で実現できること
3.1 6つの用途
3.2 回帰
3.3 クラス分類
3.4 クラスタリング
3.5 情報圧縮
3.6 レコメンデーション
Chapter 4 実践！ 回帰による数値予測
4.1 試してみよう
4.2 精度を評価しよう
4.3 精度を向上させよう
4.4 その他の手法
Chapter 5 実践！ クラス分類
5.1 試してみよう
5.2 精度を評価しよう
5.3 精度を向上させよう
5.4 その他の手法
Chapter 6 実践！ クラスタリング
6.1 試してみよう
6.2 結果を評価しよう
Chapter 7 実践！ レコメンデーション
7.1 試してみよう
7.2 精度を評価しよう
7.3 精度を向上させよう
7.4 レコメンデーションを実用する前に
Chapter 8 インターネットへの公開
8.1 自作モデルをWebサービス化しよう
8.2 外部からアクセス可能にしよう
8.3 C#によるアクセス
8.4 R言語によるアクセス
8.5 Pythonによるアクセス
Appendix 付録
A.1 ML Studio上でのRやPythonによる処理記述
A.2 統計解析ツールRのインストール
A.3 Visual Studioのセットアップ
A.4 Visual StudioでPythonを使うための設定
内容説明
本邦初の「Ａｚｕｒｅ ＭＬ入門書」初歩の機械学習とＡｚｕｒｅ ＭＬの操作を、実務経験豊富な技術者集団がとことん平易に手引き。分析手法に関しては、初心者でも扱うことができ、かつ、精度面からも実用的な代表的手法を厳選し、個々の解説とＡｚｕｒｅ ＭＬでの演習を反復。自作した仕組みをネットに公開する方法、マイクロソフトの独自手法、Ｒ言語やＰｙｔｈｏｎ等による高度活用など、中級以上の実務家にも役立つ情報を提供している。
目次
１ イントロダクション
２ Ａｚｕｒｅ ＭＬを利用するための準備
３ 機械学習で実現できること
４ 実践！回帰による数値予測
５ 実践！クラス分類
６ 実践！クラスタリング
７ 実践！レコメンデーション
８ インターネットへの公開
著者等紹介
脇森浩志［ワキモリヒロシ］
２００３年慶應義塾大学理工学部管理工学科卒業。同年日本ユニシス（株）入社。以降、データマイニング、機械学習などデータサイエンス分野における製品開発、技術適用に従事。得意領域は自然言語処理。経済産業大臣登録中小企業診断士
杉山雅和［スギヤママサカズ］
２０１３年大阪大学大学院情報科学研究科卒業。同年日本ユニシス（株）入社。学生時代は遺伝子データの解析を専攻。その経験から入社以降データ分析に関する業務に従事し、小売店における需要予測システムやデータマイニング製品の開発を手掛ける
羽生貴史［ハニュウタカシ］
２００３年日本ユニシス（株）入社。Ｗｉｎｄｏｗｓ／．ＮＥＴ開発の社内標準策定、受託開発業務に従事。その後、データベース技術の研究開発業務を経て、数年前よりビッグデータ案件に従事。医療情報基盤の構築や流通業における売上集計処理の高速化などを手掛ける（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）
※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。
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
M_Study
syatsuzuka
syatsuzuka
おばやん
-
- 和書
- 菊池寛全集 〈第３巻〉
