Pythonによる実務で役立つデータサイエンス練習問題200+〈3〉機械学習・深層学習 [単行本]

Pythonによる実務で役立つデータサイエンス練習問題200+〈3〉機械学習・深層学習 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  さまざまなライブラリの使用方法を練習問題を通して全３巻で学習。本当に自分でできるようになるために。

• 目次

  【全巻構成】
  第1巻
  1.　ビックデータとアナリティクス
  2.　数値計算パッケージ NumPy
  3.　データ解析パッケージ Pandas
  4.　matplotlibを用いた可視化入門
  5.　対話型可視化パッケージ plotly
  6.　データを可視化するための方法（ plotly express ）
  7.　Python言語先進的プログラミング
  8.　statsmodelsを用いた統計分析
  第2巻
  9.　科学技術計算パッケージ SciPy
  10.　PyMCによるベイズ推論とProphetによる時系列データの予測
  11.　グラフ・ネットワークパッケージNetworkX
  12.　PuLPとGurobi/Pythonによる最適化問題のモデリング
  13.　制約最適化システムSCOP
  14.　スケジューリング最適化システムOptSeq
  第3巻
  15.　scikit-learnを用いた機械学習
  16.　fastaiによる深層学習
  17.　PyCaretを用いた自動機械学習

• 出版社からのコメント

  定番モジュールの基本から気軽に使える実践的な手法まで，Jupyter上で機械学習を具体的に練習。

• 内容紹介

  Pythonにおける機械学習の定番モジュールを理解・活用するための基本から，実務家が実際に使いやすい実践的な手法まで，Jupyter上で具体的な練習問題をときながら身に着ける．［内容］scikit-learnを用いた機械学習／fastaiによる深層学習／PyCaretを用いた自動機械学習

• 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）

  久保 幹雄(クボ ミキオ)
  １９６３年埼玉県に生まれる。現在、東京海洋大学教授。博士（工学）

• 著者について

  久保 幹雄 (クボ ミキオ)
  海洋大

Pythonによる実務で役立つデータサイエンス練習問題200+〈3〉機械学習・深層学習 の商品スペック