ビッグデータ分析をきっかけとして「機械学習」に注目が集まり、ビジネス利用への検討がはじまっています。しかし、実際に「機械学習」を理解しているエンジニアや分析担当者は少なく、うまく活用できていないのが現実です。「機械学習」を利用するにはアルゴリズムの理解、プログラミング技術、ビジネス知識などが必要になってきます。本書では、第1部で機械学習のアルゴリズムやビジネスへの応用方法、流行の深層学習などに触れ、第2部ではＰｙｔｈｏｎを用いた機械学習、画像認識、推薦エンジンなど、サンプルコードをもとに手を動かして試すことができます。機械学習分野で先頭を走る著者陣が、面白く、わかりやすい解説でお届けします。

内容紹介：ビッグデータ分析をきっかけとして「機械学習」に注目が集まり，ビジネス利用への検討がはじまっています。しかし，実際に「機械学習」を理解しているエンジニアや分析担当者は少なく，うまく活用できていないのが現実です。「機械学習」を利用するにはアルゴリズムの理解，プログラミング技術，ビジネス知識などが必要になってきます。本書では，第1部で機械学習のアルゴリズムやビジネスへの応用方法，流行の深層学習などに触れ，第2部ではPythonを用いた機械学習，画像認識，推薦エンジンなど，サンプルコードをもとに手を動かして試すことができます。機械学習分野で先頭を走る著者陣が，面白く，わかりやすい解説でお届けします。
もくじ情報：第１部　しくみと概要を学ぼう！（概要、歴史、なぜ注目されるのか？―機械学習を使いたい人のための入門講座；機械学習手法の中身を知る―機械学習の基礎知識；データの特性を理解する―ビジネスに導入する機械学習；複雑な識別問題への処方箋―深層学習最前線）；第２部　手を動かして学ぼう！（Ｒ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｊｕｌｉａ、Ｓｐａｒｋ　ＭＬｌｉｂ…―機械学習ソフトウェアの概観；ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ、Ｎｕｍｐｙ、Ｓｃｉｐｙ、ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ―Ｐｙｔｈｏｎによる機械学習入門；基本的な理論・実装／運用・改善のノウハウ―推薦システム入門；Ｎｕｍｐｙ、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ、ｓｃｉｋｉｔ‐ｉｍａｇｅの応用―Ｐｙｔｈｏｎで画像認識にチャレンジ；オンライン機械学習入門―Ｊｕｂａｔｕｓによる異常検知）