現場で使える!NumPyデータ処理入門―機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法 第2版 (AI & TECHNOLOGY) [単行本]

現場で使える!NumPyデータ処理入門―機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法 第2版 (AI & TECHNOLOGY) の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  機械学習やデータサイエンスを扱う現場では、Ｐｙｔｈｏｎの高機能で利用しやすい数学・科学系ライブラリが活用されています。本書は、その中でもよく利用されているＮｕｍＰｙをピックアップ。ＮｕｍＰｙの基本から始まり、現場で使える実践的な高速データ処理手法について解説します。特に、配列の処理に力点を置いています。最終章では機械学習における実践的なデータ処理手法について解説します。

• 目次（「BOOK」データベースより）

  １　ＮｕｍＰｙの基本（ＮｕｍＰｙの基本とインストール方法；多次元データ構造ｎｄａｒｒａｙの基礎　ほか）
  ２　ＮｕｍＰｙ配列を操作する関数を知る（配列を形状変換するｒｅｓｈａｐｅ；配列末尾へ要素を追加するａｐｐｅｎｄ　ほか）
  ３　ＮｕｍＰｙの数学関数を使う（ＮｕｍＰｙの数学関数・定数のまとめ；要素の平均を求めるａｖｅｒａｇｅとｍｅａｎ　ほか）
  ４　ＮｕｍＰｙで機械学習を実装する（配列の正規化（ｎｏｒｍａｌｉｚｅ）、標準化をする方法；線形回帰をＮｕｍＰｙで実装する　ほか）

• 出版社からのコメント

  Pythonやライブラリのバージョンアップに対応したNumpyデータ処理の第2版の登場！

• 内容紹介

  待望の第2版
  機械学習・データサイエンスの現場で役立つ
  Numpyによるデータ高速処理手法を丁寧に解説

  【本書の概要】
  機械学習やデータサイエンスを扱う現場では、Pythonの高機能で利用しやすい数学・科学系ライブラリが活用されています。本書は、その中でも機械学習・データサイエンスの現場でよく利用されているNumPyをピックアップ。Numpyの基本から始まり、現場で使える実践的な高速データ処理手法について解説します。特に、配列の処理に力点を置いています。最終章では機械学習における実践的なデータ処理手法について解説します。

  【第2版の変更点】
  ・Python 3.11に対応
  ・NumPy 1.25に対応
  ・各種ライブラリのアップデート

  【NumPy（ナンパイ）とは】
  NumPyは、機械学習・データサイエンスの現場で扱うことの多い多次元配列（行列やベクトル）を処理する高水準の数学関数が充実しているライブラリです。Python単体では遅い処理であっても、C言語なみに高速化できるケースもあり、機械学習・データサイエンスにおけるデータ処理に欠かせないライブラリとなっています。

  【対象読者】
  ・機械学習エンジニア
  ・データサイエンティスト

  【目次】
  Chapter1 NumPyの基本
  Chapter2 NumPy配列を操作する関数を知る
  Chapter3 NumPyの数学関数を使う
  Chapter4 NumPyで機械学習を実装する

  【著者プロフィール】
  吉田拓真（よしだ・たくま）
  データサイエンス関連のサービスを提供する株式会社Spot 代表取締役社長。Webメディア『DeepAge』編集長。

  尾原 颯（おはら・そう）
  東京大学工学部機械工学科所属。大学ではハードウェア寄りの勉強が多め。趣味はアカペラとテニス。基本的に運動が好き。最近、ランニングを始める。

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