Kaggleコンペティションチャレンジブック―Pythonによる機械学習例題実戦分析 [単行本]

Kaggleコンペティションチャレンジブック―Pythonによる機械学習例題実戦分析 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  機械学習を学ぶ最適の場、Ｋａｇｇｌｅで腕を磨こう！実際のデータを使って、より楽しく“データサイエンス”に取り組みたい方へ。自分で機械学習モデルを作ってみたい方、優秀なモデルから学び取りたい方へ。

• 目次

  1章 Pythonと機械学習、そしてKaggle
  2章 サンタンデール・商品推薦 コンペティション
  (Santander Value Prediction Challenge)
  3章 Tensorflow音声認識 コンペティション
  (TensorFlow Speech Recognition Challenge)
  4章 ポルトセグロ・安全ドライバー予測 コンペティション
  (Porto Seguro's Safe Driver Prediction)
  5章 ステートファーム・散漫なドライバー検知 コンペティション
  (State Farm Distracted Driver Detection)

• 出版社からのコメント

  Kaggle優秀作に学ぶ機械学習

• 内容紹介

  Kaggleのコンペティションによって機械学習を学ぼうとしている読者のためのKaggle入門書です。Pythonと機械学習についての基礎的な知識を有している読者が、Kaggleのコンペティションに直接参加して機械学習を学ぶことができるよう、サポートすることを目標としています。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（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）

  Jung Kweon Woo(JUNG KWEON WOO／Jung Kweon Woo)
  チョン・クォヌ。カーネギーメロン大学応用数学科を卒業。５歳から幼・小・中・高校時代を東京で過ごし、アメリカの大学に進学した関係で、韓国語、日本語、英語に通じている。大学では金融数学を専攻し、ＵＢＳ　Ｓｅｏｕｌ、ＪＰ　Ｍｏｒｇａｎ　Ｔｏｋｙｏ支社で社会生活をはじめた。Ｋａｇｇｌｅのコンペティションを通して機械学習を学び、その場での成績が機械学習の能力を証明すると信じるようになる。Ｋａｇｇｌｅの許可を得て公式ブログを韓国語に翻訳している。Ｋａｋａｏを運営するＤａｕｍの子会社であるＰｏｄｏｔｒｅｅ、ＤＡＴＡＮＡＤＡで機械学習エンジニアとして活躍。現在はＮａｖｅｒ　Ｐａｐａｇｏ内のチームで、ディープラーニングによる優れた翻訳ソフトの開発に取り組んでいる

• 著者について

  Jung Kweon Woo (チョン　クォヌ)
  Jung Kweon Woo(チョン・クォヌ)
  カーネギーメロン大学応用数学科の学部を卒業。5歳から、幼稚園、小・中・高校時代を日本の東京で過ごし、アメリカの大学に進学した関係で、韓国語、日本語、英語に通じている。大学では金融数学を専攻し、UBS Seoul、JP Morgan Tokyo支社で社会生活をはじめた。Kaggleのコンペティションを通して機械学習をさらに学び、Kaggleのグローバルランキングがその人の機械学習の能力を代弁すると信じるようになる。Kaggleの許可を得て公式プログラムを韓国語に翻訳している。
  モバイルコンテンツプラットフォームであるKakaoページを運営しているDaumの子会社であるPodotreeを経て、DATANADAで機械学習エンジニアとして活躍。現在はNaver Papago内のチームで、ディープラーニングにより優れた翻訳機の開発について取り組んでいる。
  
  巣籠悠輔 (スゴモリユウスケ)
  協力：巣籠悠輔
  株式会社GRIT Tech CTO、日本ディープラーニング協会 有識者会員。2018年にForbes 30 Under 30 Asia 2018 に選出。著書に『詳解ディープラーニング 第2版』、監訳書に『PythonとKerasによるディープラーニング』（マイナビ出版）がある。
  
  金重明 (　)
  訳者：金重明
  1997年『算学武芸帳』（朝日新聞社）で朝日新人文学賞を受賞。2014 年『13歳の娘に語る ガロアの数学』（岩波書店）で日本数学会出版賞を受賞。著書に『13歳の娘に語る アルキメデスの無限小』（岩波書店）、『方程式のガロア群』（講談社ブルーバックス）、翻訳書に『マンガで学ぶ 重力』『マンガで学ぶ ゲノム』（マイナビ出版）など多数。

Kaggleコンペティションチャレンジブック―Pythonによる機械学習例題実戦分析 の商品スペック