scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第3版 [単行本]

scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第3版 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  Ｐｙｔｈｏｎを代表する機械学習ライブラリ、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ、Ｋｅｒａｓ、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗを利用し、幅広い分野の機械学習に対応する方法を網羅的に解説した、機械学習エンジニアの必読のベストセラーの改訂版です。この改訂版では、大規模言語モデルや拡散モデルなどの生成ＡＩの基本となるトピックもカバーしています。また、より大規模なデータを使用し、より現実的実践的な問題解決ができるように配慮されています。サンプルコードはノートブック形式で提供されており、実際に手を動かしながら、さまざまな機械学習のニーズに応えられる幅広い知識とスキルを得ることができます。

• 目次（「BOOK」データベースより）

  第１部　機械学習の基礎（機械学習の現状；機械学習プロジェクトの全体像；分類；モデルの学習；サポートベクターマシン（ＳＶＭ）　ほか）
  第２部　ニューラルネットと深層学習（人工ニューラルネットワークとＫｅｒａｓの初歩；深層ニューラルネットワークの学習；ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗで作るカスタムモデルとその学習；ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗによるデータのロードと前処理；畳み込みニューラルネットワークを使った深層コンピュータビジョン　ほか）
  付録

• 出版社からのコメント

  Pythonを代表する機械学習ライブラリを利用し、幅広い分野の機械学習に対応する方法を網羅的に解説したベストセラーの改訂版。

• 内容紹介

  機械学習エンジニアのバイブル待望の改訂版！
  Pythonを代表する機械学習ライブラリ、scikit-learn、Keras、TensorFlowを利用し、幅広い分野の機械学習に対応する方法を網羅的に解説した、機械学習エンジニアの必読のベストセラーの改訂版です。この改訂版では、大規模言語モデルや拡散モデルなどの生成AIの基本となるトピックもカバーしています。また、より大規模なデータを使用し、より現実的実践的な問題解決ができるように配慮されています。サンプルコードはノートブック形式で提供されており、実際に手を動かしながら、さまざまな機械学習のニーズに応えられる幅広い知識とスキルを得ることができます。

• 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）

  ジュロン,オーレリアン(ジュロン,オーレリアン／G´eron,Aur´elien)
  機械学習のコンサルタント、講演者として活躍している。もとＧｏｏｇｌｅｒで、２０１３年から２０１６年にかけてＹｏｕＴｕｂｅ動画分類チームのリーダーを務める。フランスの主要な無線ＩＳＰのひとつであるＷｉｆｉｒｓｔ、通信、メディア、戦略に特化したコンサルティング企業Ｐｏｌｙｃｏｎｓｅｉｌ、機械学習とデータプライバシーのコンサルティング企業Ｋｉｗｉｓｏｆｔの共同創業者兼ＣＴＯも務めている。３人の子どもたちには、指を使った２進法の数え方（１０２３まで）を教えている。ソフトウェア工学の世界に入る前は、微生物学と進化遺伝子を研究していた
  
  下田 倫大(シモダ ノリヒロ)
  元データ分析の会社のエンジニアリングマネージャーで、現在は外資系ＩＴ企業のカスタマーエンジニア。『アナリティクス×エンジニアリング』の領域で日々奮闘しており、データ分析や深層学習、機械学習を活用した案件に積極的に携わっている
  
  牧 允皓(マキ ヨシヒロ)
  スマートフォンゲーム企業でデータ分析、機械学習モデルの構築に携わり、その後Ｗｅｂ企業でＡＩソリューションの開発運用に従事。構造化データ、非構造化データ、予測ＡＩ、生成ＡＩなどの様々な業務経験を活かし、ビジネスにおける価値創出を実現すべく日々奮闘している
  
  長尾 高弘(ナガオ タカヒロ)
  １９６０年千葉県生まれ。東京大学教育学部卒、株式会社ロングテール社長

scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第3版 の商品スペック