内容紹介（JPROより）

後日掲載

内容紹介（「BOOK」データベースより）

機械学習では、様々なアルゴリズムの学習モデルが注目されています。しかし実際にこれらをシステムに組み込み、サービスとして展開するには、学習モデル以外の多くの構成要素が必要となります。これらの構成要素を含んだシステム構成を、実際のコーディング例を参照しながら解説し、これからシステムを構築したい読者をサポートするのが本書の狙いです。Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄ　Ｐｌａｔｆｏｒｍ（ＧＣＰ）は、非常に機械学習と相性の良いクラウドサービスです。Ｇｏｏｇｌｅ　Ａｐｐ　ＥｎｇｉｎｅやＢｉｇＱｕｅｒｙ、Ｄａｔａｆｌｏｗ、ＭＬ　Ｅｎｇｉｎｅなどを用いて、データ処理から機械学習の演算にいたる環境までサーバーレスで構築することができ、さらに、これらを容易に組み合わせることができます。本書は、ＧＣＰを有効に活用し、効率的に機械学習システムを構築しようとする方々の手引書です。

目次（「BOOK」データベースより）

１　機械学習とは（機械学習の概念／ｓｃｉｋｉｔ-ｌｅａｒｎの基礎　ほか）／２　機械学習システム（機械学習システムの全体像／評価とチューニング　ほか）／３　データの取得と表示（データの取得に必要な構成／Ｇｏｏｇｌｅ　Ａｐｐ　Ｅｎｇｉｎｅでアプリ開発　ほか）／４　データの前処理（データの前処理に必要な構成／Ｃｌｏｕｄ　Ｄａｔａｆｌｏｗによるパイプライン処理　ほか）／５　学習と推論の環境（学習と推論の運用フェーズ課題／ＭＬ　Ｅｎｇｉｎｅによるモデル学習　ほか）／付録　Ｐｙｔｈｏｎ２の基本的な使い方

著者情報（「BOOK」データベースより）

吉川隼人（ヨシカワハヤト）
１９８２年宮城県生まれ。東京理科大学大学院基礎工学研究科修士課程修了。学生時代は研究機関にて半導体の研究に従事。メーカーの研究開発部門にて、画像処理ＡＳＩＣ／ＦＰＧＡの開発プロジェクト、アジアパシフィック圏でのクラウドによるソリューション展開、ＩｏＴデータ解析や機械学習を用いた新規技術開発などを経験。現在は、米系ＩＴ企業にてクラウドを使ったサービスの開発を提案するエンジニアとして活動する傍ら、Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄ　Ｐｌａｔｆｏｒｍや機械学習をテーマに各コミュニティにも登壇し、これらの普及に努めている（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）