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Pythonで儲かるAIをつくる
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Pythonで儲かるAIをつくる

赤石雅典(著者)

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商品詳細

内容紹介
販売会社/発売会社 日経BP
発売年月日 2020/08/06
JAN 9784296106967

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商品レビュー

4.8

4件のお客様レビュー

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2025/12/10

データ分析や機械学習における理論説明と実装・実践説明のバランスが取れている。 著者はプログラミングに明るくない人を対象としているが、これからデータ分析や機械学習を学ぶエンジニアにとっても有用だと感じた。

Posted by ブクログ

2023/11/24

「4.1 データ確認」は、プロットしてデータセットの特徴を視覚的に掴む上で、pythonのseabornの使いこなし方を紹介。 「5 業務要件と処理パターン」は、いくつかの業務要件の処理パターンで実習できる.。モデルの選択方法からチューニング方法まで具体的で明解な説明がある。

Posted by ブクログ

2022/10/19

「scikit-learnを使えば機械学習は一般人にも使えるかも」とか「scikit-learnをまずは使ってみよう」と思わせてくれる本。 3章で機械学習における開発ステップの全体像を述べた後、4章ではそのうち特に重要なデータ確認、データ前処理、アルゴリズム選択、評価、チューニン...

「scikit-learnを使えば機械学習は一般人にも使えるかも」とか「scikit-learnをまずは使ってみよう」と思わせてくれる本。 3章で機械学習における開発ステップの全体像を述べた後、4章ではそのうち特に重要なデータ確認、データ前処理、アルゴリズム選択、評価、チューニングについて程よい粒度で説明している。Accuracy, precision, recall, true positive/false positive/true negative/false negative, PR曲線/ROC曲線、交差検定法やグリッドサーチを用いたアルゴリズム選択とハイパーパラメータ最適化について、数学の詳細に踏み込むことなく、利用時に必要な知識を提供している。また、一貫してscikit-learnを用いてこれらを説明しているため、読者にとって分かりやすく、実際に試したり業務に適用したりする際のハードルも低いと感じた。 知識を得るには4章まで読むだけでも価値はある。5章の実例に基づく解説は、実際に業務で必要性が生じたら改めて読みたい。

Posted by ブクログ