実行環境からデータ分析の実例まで機械学習入門(仮)
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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
LINE株式会社 橋本 泰一

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商品基本情報

商品説明

【内容情報】(出版社より)
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。

【内容情報】(「BOOK」データベースより)
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、機械学習理論から実行環境、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。

【目次】(「BOOK」データベースより)
第1章 人工知能と機械学習(人工知能とは?/BIはAIの夢を見るのか? ほか)/第2章 データ分析処理のための基盤技術(Hadoop-大規模データを処理するインフラ/Hive-Hadoop上でより容易にデータ処理を実現 ほか)/第3章 リアルタイムにデータを分析するーデータから「いま」を知る技術(Fluentd/Norikra ほか)/第4章 機械学習アルゴリズムーデータから「未来」を知る技術(機械学習とは/機械学習アルゴリズム ほか)/第5章 ディープラーニング(単純パーセプトロンとその仲間たち/ニューラルネットワーク ほか)

【著者情報】(「BOOK」データベースより)
橋本泰一(ハシモトタイイチ)
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻博士課程修了。東京工業大学助手(助教)、特任准教授。9年間の教員期間では、テキストマイニング関連の研究および学内外の情報システム開発のマネジメントを行う。その後グリー株式会社に勤務。ユーザーの不正投稿検知や処理、データ分析基盤のソフトウェア開発に携わる。2014年からLINE株式会社に勤務。専門領域は自然言語処理、情報検索、データマイニング。現在は同社にてデータ分析システムおよび機械学習インフラの開発・運用を担当するチームのマネージャーとして従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

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