機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法 【本書の概要】 ビッグデータを扱う機械学習の現場では、Pythonの高機能で利用しやすい数学・科学系ライブラリが急速に広まってきています。 本書は、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、現場でよく扱う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。 【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・データサイエンスの分野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 【著者紹介】 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。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。