内容紹介（JPROより）

Kaggleのコンペティションによって機械学習を学ぼうとしている読者のためのKaggle入門書です。Pythonと機械学習についての基礎的な知識を有している読者が、Kaggleのコンペティションに直接参加して機械学習を学ぶことができるよう、サポートすることを目標としています。
1章 Pythonと機械学習、そしてKaggle
2章 サンタンデール・商品推薦 コンペティション
(Santander Value Prediction Challenge)
3章 Tensorflow音声認識 コンペティション
(TensorFlow Speech Recognition Challenge)
4章 ポルトセグロ・安全ドライバー予測 コンペティション
(Porto Seguro's Safe Driver Prediction)
5章 ステートファーム・散漫なドライバー検知 コンペティション
(State Farm Distracted Driver Detection)

内容紹介（「BOOK」データベースより）

機械学習を学ぶ最適の場、Ｋａｇｇｌｅで腕を磨こう！実際のデータを使って、より楽しく“データサイエンス”に取り組みたい方へ。自分で機械学習モデルを作ってみたい方、優秀なモデルから学び取りたい方へ。

目次（「BOOK」データベースより）

０　準備編／１　Ｐｙｔｈｏｎと機械学習そしてＫａｇｇｌｅ／２　サンタンデール・商品推薦コンペティション／３　ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ音声認識コンペティション／４　ポルトセグロ・安全ドライバー予測コンペティション／５　ステートファーム・散漫なドライバー検知コンペティション

著者情報（「BOOK」データベースより）

Ｊｕｎｇ　Ｋｗｅｏｎ　Ｗｏｏ
チョン・クォヌ。カーネギーメロン大学応用数学科を卒業。５歳から幼・小・中・高校時代を東京で過ごし、アメリカの大学に進学した関係で、韓国語、日本語、英語に通じている。大学では金融数学を専攻し、ＵＢＳ　Ｓｅｏｕｌ、ＪＰ　Ｍｏｒｇａｎ　Ｔｏｋｙｏ支社で社会生活をはじめた。Ｋａｇｇｌｅのコンペティションを通して機械学習を学び、その場での成績が機械学習の能力を証明すると信じるようになる。Ｋａｇｇｌｅの許可を得て公式ブログを韓国語に翻訳している。Ｋａｋａｏを運営するＤａｕｍの子会社であるＰｏｄｏｔｒｅｅ、ＤＡＴＡＮＡＤＡで機械学習エンジニアとして活躍。現在はＮａｖｅｒ　Ｐａｐａｇｏ内のチームで、ディープラーニングによる優れた翻訳ソフトの開発に取り組んでいる（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）