Machine Learning実践の極意

Henrik Brink, Joseph W.Richards, Mark Fetherolf 著 ; クイープ 訳

機械学習の利点/課題、乱雑なデータの処理、Python系モデル構築、モデル評価/最適化、特徴エンジニアリングのテクニック、予測速度の改善、大容量データへの対応など。有効なデータとより良いモデルを作成!

「BOOKデータベース」より

[目次]

  • 1 機械学習ワークフローの基礎(機械学習とは何か-長所と課題、データ収集から運用までのステップ、性能の改善
  • 現実世界のデータ-データの取得/整備、可視化
  • モデルの構築と予測
  • モデルの評価と最適化
  • 特徴エンジニアリングの基礎)
  • 2 機械学習ワークフローの応用(NYCタクシーデータのケーススタディ
  • 高度な特徴エンジニアリング
  • 高度な自然言語処理の例-映画レビューの感情分析
  • 機械学習ワークフローのスケーリング
  • デジタルディスプレイ広告のケーススタディ)

「BOOKデータベース」より

この本の情報

書名 Machine Learning実践の極意
著作者等 Brink, Henrik
Fetherolf, Mark
Richards, Joseph W
クイープ
フェセロルフ マーク
リチャーズ ジョセフ・ウイリアム
ブリンク ヘンリク
書名ヨミ マシン ラーニング ジッセン ノ ゴクイ : キカイ ガクシュウ システム コウチク ノ カンドコロ オ ツカム
書名別名 Real-World Machine Learning

機械学習システム構築の勘所をつかむ!
シリーズ名 impress top gear
出版元 インプレス
刊行年月 2017.11
ページ数 26,292p
大きさ 24cm
ISBN 978-4-295-00265-9
NCID BB24889174
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全国書誌番号
22980054
※クリックで国立国会図書館サーチを表示
言語 日本語
原文言語 英語
出版国 日本
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