データ収集からアプリ開発まで実践で学ぶ機械学習活用ガイド
データ収集からアプリ開発まで実践で学ぶ機械学習活用ガイド データ収集からWebアプリ開発まで実践で学ぶ機械学習活用ガイド[吉崎亮介] データ収集からWebアプリ開発まで実践で学ぶ機械学習活用ガイド[吉崎亮介]
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データ収集からWebアプリ開発まで 実践で学ぶ機械学習活用ガイド
吉崎亮介

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商品基本情報

  • 発売日:  2019年09月24日頃
  • 著者/編集:   吉崎亮介鹿野高史
  • 出版社:   マイナビ出版
  • 発行形態:  単行本
  • ページ数:  328p
  • ISBNコード:  9784839969226

商品説明

【内容情報】(出版社より)
機械学習ライブラリの発展により、機械学習のモデル構築は非常に簡単になっています。
一方で、構築したモデルを実際に活用するにはモデル構築以外にもデータの収集、前処理、アプリの構築といったプロセスが必要になります。

本書では、こういった機械学習を活用するための技術について包括的に学ぶことのできる書籍です。


「機械学習の基礎は学んだけれど、実際の自分の問題をどう機械学習に落とし込んでいいか分からない」
「機械学習のプログラムは書けるけれど、それをアプリにするにはどうしたらいいか分からない」

といった読者にぴったりの書籍です。


1章から3章までは、Python、Numpy/Pandas/Matplotlibなどライブラリ、scikit-learnを使っての機械学習、データ収集、データベース、Webアプリ制作、Git、デプロイなどについて基礎的な知識を学びます。

4章以降は、いくつかの実践的なユースケースに基づいて、機械学習を実際に近い流れで学習します。ユースケースにより違いはありますが、データ収集、前処理、モデル構築、機械学習による分析・分類、アプリ制作、デプロイといった流れで学習していきます。

4章はDocker Composeを使って分析サーバ、データベースサーバを構築し、その上でクラスタリングを行います。

5章は魚の画像をアップロードすると名前を教えてくれる画像判別アプリを作ります。

6章はWeb上からスクレイピングで収集した自然言語をもとに、特定の内容だけを抽出し、Slackに投稿するシステムを作ります。

7章はSNS(Instagram)から教師データを収集できるようになることを目指します。
また、収集したデータを活用し、特定のキーワード(ハッシュタグ)に関する投稿に対し投稿のネガポジ分析ができるアプリケーションを作ります。


※本書の内容を実行するには、macOSでは10.13以降、WindowsではWindows10が必要です。

※なお、WindowsでDockerを使用すると、ツール側にバグが残っていたり、Windowsにインストールされている別のソフトとの干渉などによりエラーが出ることが多くあります。動作を確約できないため、本書では非推奨とさせていただきます(エラーはインターネット上の情報で解決できることもありますので検索をしてみてください)。

【内容情報】(「BOOK」データベースより)
大量のデータをまとめて収集、機械学習モデルにかけるための前処理、システムへの機械学習モデルの組み込み、結果を可視化するためのアプリ開発・デプロイー機械学習を活用するための技術が一冊で身につきます。

【目次】(「BOOK」データベースより)
1 基礎編(イントロダクション/Pythonのインストールと基礎/機械学習を活用するための基礎知識)/2 実践編(Docker Composeを利用した機械学習システム構築/画像データを用いた教師あり学習アプリ構築/文書分類、文書要約を用いたBot構築/SNSを用いた自然言語収集基盤構築とアプリ構築)

【著者情報】(「BOOK」データベースより)
吉崎亮介(ヨシザキリョウスケ)
株式会社キカガク代表取締役社長/東京大学非常勤講師。1991年生まれ。舞鶴高専にて画像処理およびロボットの研究、京都大学大学院にて製造業向けの機械学習を用いた製造工程最適化の研究に従事。株式会社SHIFTでソフトウェアテストの研究開発を経て、株式会社Caratを共同創業。2017年1月より株式会社キカガクとして独立。日本マイクロソフトと共同でビジネス目線の教育事業や、東京大学で非常勤講師としてアカデミック向けの教育事業まで幅広く取り組み、3期目で受講生が20,000人を越える

鹿野高史(シカノタカシ)
株式会社フォーエス所属。1978年生まれ。東京都出身、5人兄弟の長男。日本工業大学建築学科卒業後、フリーターを経て2003年株式会社フォーエス入社。業務系からコンシューマー向けのアプリケーション開発、OS・ネットワークのインフラ基盤構築などを経験。マネージメントなどジェネラリスト方面でキャリアを築いていたが、最近は方向転換し、好きな物作りに近いところでスペシャリストとしてキャリアを進めている

佐藤芳樹(サトウヨシキ)
1987年11月新潟県佐渡島出身。群馬大学工学部情報工学科でグラフ理論の研究を行う。卒業後、株式会社エヌデーデーに入社し、一貫して公益(主に鉄道)業界の業務システム開発に携わる。入社後、データサイエンスに興味を持ち、機械学習やPythonと出会う。近年は、BIシステム・データウェアハウス構築などデータ基盤関連プロジェクトを中心に参画している

山口純平(ヤマグチジュンペイ)
法政大学システム制御工学科を卒業後、外資系証券、外資系銀行のバックオフィスの業務効率化業務を推進。その後フリーランスとして、システムの上流工程、PMOとして多数のシステムプロジェクトに携わる。現在、会計系コンサル会社にて金融や公共、通信業界のクライアントへITアドバイザリーサービスを提供。最近はRPAに興味を持ち、将来的なRPAの高度化(RPAxAI)に向けて、AI技術やRPAプロジェクトの知識を習得している

小松博(コマツヒロシ)
デジタルマーケター&エンジニア。早稲田大学卒、株式会社SO-AI Japan代表取締役社長。SNSを活用したデジタルマーケティングに明るく、ゴルフ系オウンドメディアをデータドリブンによりサイト訪問者数を2ヶ月で980%アップさせるなど改善し、メディア売却を経験。また、特定業界に特化し、instagram上のバズった投稿事例のみを統計的に抽出できるアプリケーションを独力で開発するなど、SNS運用/広告運用等のデジタルマーケティングからAPI/機械学習を使ったアプリケーション開発まで、SNSマーケティング全域をカバー。現在は「Social、AI、カスタマーデータの活用を軸に、マーケター顧客の相思相愛(SO-AI)を築く」ことをミッションとし、売上高グローバル1兆円規模の企業を中心にデジタルマーケティングサポートを行っている(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)

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