検索するカテゴリーを選択します。実践で学ぶ機械学習活用ガイドを、今すぐお読みいただけます。常時開催中のセール&キャンペーンもチェック。オーディオエディションのサンプルをお聴きいただいています。フォローおすすめの著者+++他のおすすめ商品を見る何か問題が発生しました。後で再度リクエストしてください。(電子書籍)"もう一度試してください。単行本(ソフトカバー)"もう一度試してください。最大5%ポイント還元中。最大5%ポイント還元中。まとめて買うと最大15%ポイント還元。Amazon.co.jp。まとめて買うと最大15%ポイント還元。Amazon.co.jp。¥9,8563点ともカートに入れるこれらの商品のうちの1つが他の商品より先に発送されます。¥3,608残り10点(入荷予定あり)この商品は、Amazon.co.jpが販売および発送します。¥2,640在庫あり。この商品は、Amazon.co.jpが販売および発送します。¥3,608在庫あり。この商品は、Amazon.co.jpが販売および発送します。1このショッピング機能は、Enterキーを押すと商品を読み込み続けます。このカルーセルから移動するには、見出しのショートカットキーを使用して、次の見出しまたは前の見出しに移動してください。端末は必要ありません。本をお読みいただけます。AppleAndroidAndroid無料アプリを入手するには、Eメールアドレスを入力してください。お持ちでない場合、こちらから購入いただけます。無料アプリのダウンロードはこちら。“実践"で使うスキルを1冊で身に付ける!機械学習ライブラリの発展により、機械学習のモデル構築は非常に簡単になっています。一方で、構築したモデルを実際に活用するにはモデル構築以外にもデータの収集、前処理、アプリの構築といったプロセスが必要になります。本書では、こういった機械学習を活用するための技術について包括的に学ぶことのできる書籍です。「機械学習のプログラムは書けるけれど、それをアプリにするにはどうしたらいいか分からない」といった読者にぴったりの書籍です。1章から3章までは、Python、Numpy/Pandas/Matplotlibなどライブラリ、scikit-learnを使っての機械学習、データ収集、データベース、Webアプリ制作、Git、デプロイなどについて基礎的な知識を学びます。4章以降は、いくつかの実践的なユースケースに基づいて、機械学習を実際に近い流れで学習します。ユースケースにより違いはありますが、データ収集、前処理、モデル構築、機械学習による分析・分類、アプリ制作、デプロイといった流れで学習していきます。Composeを使って分析サーバ、データベースサーバを構築し、その上でクラスタリングを行います。5章は魚の画像をアップロードすると名前を教えてくれる画像判別アプリを作ります。6章はWeb上からスクレイピングで収集した自然言語をもとに、特定の内容だけを抽出し、Slackに投稿するシステムを作ります。7章はSNS(Instagram)から教師データを収集できるようになることを目指します。収集したデータを活用し、特定のキーワード(ハッシュタグ)に関する投稿に対し投稿のネガポジ分析ができるアプリケーションを作ります。※本書の内容を実行するには、macOSでは10.13以降、WindowsではWindows10が必要です。※なお、WindowsでDockerを使用すると、ツール側にバグが残っていたり、Windowsにインストールされている別のソフトとの干渉などによりエラーが出ることが多くあります。動作を確約できないため、本書では非推奨とさせていただきます(エラーはインターネット上の情報で解決できることもありますので検索をしてみてください)。内容(「BOOK」データベースより)大量のデータをまとめて収集、機械学習モデルにかけるための前処理、システムへの機械学習モデルの組み込み、結果を可視化するためのアプリ開発・デプロイ―機械学習を活用するための技術が一冊で身につきます。