Python機械学習プログラミング PyTorch＆scikit-learn編 （impress top gear） [ Sebastian Raschka、 Yuxi (Hayden) Liu、 Vahid Mirjalili ]

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発行年月：2022年12月15日
予約締切日：2022年09月29日
ページ数：712p
サイズ：単行本
ISBN：9784295015581 ラシュカ，セバスチャン（Raschka,Sebastian） ウィスコンシン州立大学マディソン校の統計学助教授。

機械学習と深層学習の研究に注力している。

オープンソースの熱心な貢献者でもあり、Grid．aiにおいてAI教育のリードとして、人工知能に興味を持つ人々を支援するという、新しい役割を担う予定 リュー，ユーシー・ヘイデン（Liu,Yuxi Hayden）（リュー，ユーシーヘイデン） グーグルの機械学習ソフトウェアエンジニア。

世界最大の検索エンジンの広告最適化のための機械学習モデル／システムの開発・改良に取り組んでいる。

これまでも、さまざまなデータ駆動型ドメインの業務に機械学習サイエンティストとして従事 ミルジャリリ，ヴァヒド（Mirjalili,Vahid） コンピュータビジョンのアプリケーションに特化したディープラーニングの研究者。

ミシガン州立大学にて機械工学とコンピュータサイエンスの両方で博士号を取得。

博士課程では、実世界の問題を解決するコンピュータビジョンの新しいアルゴリズムを開発し、引用の多い研究論文をいくつか発表 福島真太朗（フクシマシンタロウ） 現在、企業で機械学習、データマイニングの研究開発、技術開発の業務に従事。

東京大学理学部物理学科卒業。

東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻修士課程修了。

東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻博士課程修了。

博士（情報理工学）。

専攻は機械学習・データマイニング・非線形力学系（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） 「データから学習する能力」をコンピュータに与える／分類問題ー単純な機械学習アルゴリズムの訓練／分類問題ー機械学習ライブラリscikitーlearnの活用／データ前処理ーよりよい訓練データセットの構築／次元削減でデータを圧縮する／モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス／アンサンブル学習ー異なるモデルの組み合わせ／機械学習の適用ー感情分析／回帰分析ー連続値をとる目的変数の予測／クラスタ分析ーラベルなしデータの分析〔ほか〕 本書は、機械学習の手法全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説。

一から実装することでモデルの仕組みをより具体的に理解でき、PyTorchやscikitーlearnのライブラリを使うことでより簡単に実装できることを示します。

PyTorchについてはその仕組みから説き、自然言語処理やグラフニューラルネットワークなどの実装を解説。

機械学習の理論と実践について幅広く探求するための一冊となっています。

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