いちばんやさしいPython機械学習の教本 第2版 人気講師が教える業務で役立つ実践ノウハウ（インプレス） [電子書籍]

いちばんやさしいPython機械学習の教本 第2版 人気講師が教える業務で役立つ実践ノウハウ（インプレス） の 商品概要

• ■□■実践的な基礎が学習しやすい!!■□■
  
  注目を集めるPython（パイソン）を使った機械学習の、実践的な基礎が学べる解説書です。小さいサンプルプログラム（会話bot）に機能を追加しながら、データ収集→前処理→学習→予測→評価まで、周辺技術も含めた機械学習の全体像が学べます。本書のサンプルプログラムは、すべて本書のサポートページからダウンロードできます。
  
  ■本書はこんな人におすすめ
  ・Pythonの入門書を読み終えた人
  ・Pythonを使った機械学習に触れてみたい人
  ・業務で役立つ実践的なノウハウが知りたい人
  など
  
  ■本書の内容
  Chapter 1　機械学習について知ろう
  Chapter 2　機械学習の開発環境を準備しよう
  Chapter 3　スクレイピングでデータを収集しよう
  Chapter 4　日本語の文章を生成しよう
  Chapter 5　手書き文字を認識しよう
  Chapter 6　表形式のデータを前処理しよう
  Chapter 7　データを予測する回帰分析を学ぼう
  Chapter 8　機械学習の次のステップ
  

• 目次

  表紙
  著者プロフィール
  はじめに
  本書の読み方
  目次
  Chapter 1 機械学習について知ろう
  Lesson 01 機械学習とは何かを知りましょう
  Lesson 02 今、機械学習が注目されている理由を知りましょう
  Lesson 03 機械学習と関連する技術を知りましょう
  Lesson 04 データ収集について知りましょう
  Lesson 05 前処理について知りましょう
  Lesson 06 機械学習の手法について知りましょう
  Lesson 07 機械学習のアルゴリズムの種類を知りましょう
  Lesson 08 PoCについて理解しましょう
  Lesson 09 機械学習の精度について理解しましょう
  Lesson 10 機械学習システムを運用する仕組みを理解しましょう
  Lesson 11 本書での学習の仕方を理解しましょう
  Chapter 2 機械学習の開発環境を準備しよう
  Lesson 12 Pythonをインストールしましょう
  Lesson 13 学習用のフォルダーと仮想環境を作成しましょう
  Lesson 14 JupyterLabをインストールしましょう
  Lesson 15 JupyterLabの使い方を覚えましょう
  Lesson 16 pybotについて知りましょう
  Lesson 17 pybotの仕組みを知りましょう
  Chapter 3 スクレイピングでデータを収集しよう
  Lesson 18 スクレイピングについて知りましょう
  Lesson 19 スクレイピングに使用するライブラリを知りましょう
  Lesson 20 Webページを取得してみましょう
  Lesson 21 Webページをスクレイピングしましょう
  Lesson 22 少し難しいスクレイピングに挑戦しましょう
  Lesson 23 複数のWebページからデータを集めましょう
  Lesson 24 スクレイピングしたデータを検索するコマンドを作りましょう
  Lesson 25 スクレイピングを行うときの注意点を理解しましょう
  Chapter 4 日本語の文章を生成しよう
  Lesson 26 テキスト処理について知りましょう
  Lesson 27 日本語を形態素解析してみましょう
  Lesson 28 自然言語処理で使用されるモデルやアルゴリズムを知りましょう
  Lesson 29 マルコフ連鎖について知りましょう
  Lesson 30 日本語のデータを用意しましょう
  Lesson 31 マルコフ連鎖用の辞書データを作成しましょう
  Lesson 32 マルコフ連鎖で文章を自動生成しましょう
  Lesson 33 文章データを取得して前処理をしましょう
  Lesson 34 大量の文章データから文章生成用の辞書データを生成しましょう
  Lesson 35 文章を自動生成するbotコマンドを作成しましょう
  Chapter 5 手書きの文字を認識しよう
  Lesson 36 手書き文字認識について知りましょう
  Lesson 37 必要なライブラリをインストールしましょう
  Lesson 38 scikit-learnのデータセットを使ってみましょう
  Lesson 39 読み込んだ画像を表示してみましょう
  Lesson 40 UCIの手書き数字データセットを学習させてみましょう
  Lesson 41 自分で手書きした文字を読み込みましょう
  Lesson 42 Pillowを使って手書き文字を前処理しましょう
  Lesson 43 NumPyを使って画像をndarrayに変換しましょう
  Lesson 44 自分で手書きした文字を予測させてみましょう
  Lesson 45 分類モデルの精度を評価してみましょう
  Lesson 46 複数のモデルを比較してよりよいモデルを選びましょう
  Lesson 47 学習済みモデルを作ってみましょう
  Lesson 48 pybotへ組み込んでみましょう
  Chapter 6 表形式のデータを前処理しよう
  Lesson 49 必要なライブラリをインストールしましょう
  Lesson 50 pandasでファイルを読み込んでみましょう
  Lesson 51 pandasで表データから行を取り出してみましょう
  Lesson 52 DataFrameから列を取り出して操作してみましょう
  Lesson 53 Indexを使ってDataFrameを変形してみましょう
  Lesson 54 DataFrameからデータを検索してみましょう
  Lesson 55 データを可視化してみましょう
  Lesson 56 気温の検索コマンドをpybotに組み込みましょう
  Chapter 7 データを予測する回帰分析を学ぼう
  Lesson 57 回帰分析について知りましょう
  Lesson 58 緯度から気温を予測してみましょう
  Lesson 59 説明変数を追加してみましょう
  Lesson 60 回帰分析のモデルを比べてみましょう
  Lesson 61 pybotが未知の地点の気温を予測できるように改良しましょう
  Chapter 8 機械学習の次のステップ
  Lesson 62 機械学習の学習をサポートするWebサイトを知りましょう
  Lesson 63 書籍を読み、コミュニティに参加しましょう
  機械学習用語集
  JupyterLabのショートカットキー
  索引
  本書サンプルコードのダウンロードについて
  奥付
  

いちばんやさしいPython機械学習の教本 第2版 人気講師が教える業務で役立つ実践ノウハウ（インプレス） の商品スペック