データ分析のための機械学習入門 Pythonで動かし、理解できる、人工知能技術

橋本泰一

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ディープラーニング、TensorFlow、scikit-learn、Hadoop、リアルタイム集計……。
いま、エンジニアに欠かせない、最新技術のエッセンス。

いまの人工知能を支えているものは、データ、計算環境、アルゴリズム、プログラムです。膨大なデータが手に入らなければ、人工知能は作り出せません。そして、膨大なデータを処理する計算環境、アルゴリズム、プログラムがなければ、人工知能は作り出せません。
本書では、具体的なデータ分析事例を交えながら、機械学習理論から実行環境の紹介、Pythonプログラミング、ディープラーニングまでを解説します。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 全般
• 出版社: SBクリエイティブ
• 掲載誌・レーベル: Informatics ＆IDEA
• ページ数: 288ページ
• 電子版発売日: 2017年01月27日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 70MB

[ブクログ · ★★★★☆]

基盤の説明から入る特徴的な本。

ページの1/3程度がHadoop関連の説明で、
残り2/3程度が機械学習の説明。

Hadoopは何に優れていて、どういう時に使うのがありがたいのかという超入門的な内容が、
データ分析者の目線から書かれていて、
Hadoopに関して知識がない人間にとっては非常にありがたかった。

後半の機械学習はニューラルネットへのつなぎのための機械学習という印象。
ナイーブベイズやパーセプトロンなどをscikit-learnを使わず、スクラッチで書かれているのも特徴的。

個人的には、Hadoopのとっかかりとしてありがたい本だと感じた。

[ブクログ · ★★★★☆]

データ分析に使えるミドルウェアや手法がたくさん載っているカタログみたいな本
何を使って分析するのかわからなくなった時に使うのがいいのかもしれない

少なくとも入門書ではない

[ブクログ · ★★★★☆]

機械学習について概念を理解しておきたいと思い読んでみた。機械学習の概念のみならずデータ処理基盤についての説明もありいろいろと学ぶことができた。途中からいきなり難しくなり、想定する読者層がどういう人なのかよくわからなかったが、それを差し引いても情報量が多く勉強になる一冊だった。