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内容紹介
本書は世界各国で出版・公開された書籍 "Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem" の翻訳書です。豊富なコード例と機械学習にまつわる基礎的な内容を取り上げていきます。
交差検証や特徴量エンジニアリングなどモデル作成以前の重要な要素にも紙面が割かれ、コードの再現性やモデルのデプロイといった話題にも踏み込みます。 モデル作成では、表形式のデータセットだけでなく、画像認識や自然言語処理に関する内容が具体的な実装と共に示されます。
本書の節々から、性能を追求するだけではなく実運用にも重きを置いた著者の姿勢が垣間見えるでしょう。
"KaggleのGrandmasterが書いた本"と聞くと高尚な話題が展開される印象を受ける方もいるかもしれませんが、実態は実践的なプログラミング解説書です。Kaggleコミュニティに限らず機械学習に興味を持つ多くの方に手に取っていただきたいと考えています。
この本ではコードが非常に重要です。何が起こっているのかを理解したければ、コードを注意深く見て、"自分で" 実装しなければなりません。
If you didn't code, you didn't learn.（コードを書かねば、何も学べない。）
ぜひ自らの手でコードを実装し、学びを深めてください。
書誌情報
- 著者: Abhishek Thakur, 石原祥太郎
- 発行日: 2021-08-24 (紙書籍版発行日: 2021-08-24)
- 最終更新日: 2021-08-24
- バージョン: 1.0.0
- ページ数: 320ページ(PDF版換算)
- 対応フォーマット: PDF
- 出版社: マイナビ出版
対象読者
著者について
Abhishek Thakur
世界的な機械学習のコンテストプラットフォーム「Kaggle」で、史上初めて全4 カテゴリで最高位の称号「Grandmaster」を獲得したデータサイエンティスト。機械学習の自動化や自然言語処理に関心を持つ。機械学習の応用やデータサイエンスに関して、チュートリアルや動画を積極的に公開している。
石原祥太郎
2017年より株式会社日本経済新聞社でデータ分析・サービス開発に従事し、2021年からは研究開発部署で上級研究員を務める。「Kaggle」では2019年にチームで参加した「PetFinder.my Adoption Prediction」で優勝し、2020 年に共著で『PythonではじめるKaggleスタートブック』（講談社）を出版。 2020年に国際ニュースメディア協会「30 Under 30 Awards」でアジア太平洋部門の最優秀賞を受賞した。