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機械学習・深層学習
出版社名:オライリー・ジャパン
出版年月:2021年4月
ISBN:978-4-87311-947-2
331P 21cm
仕事ではじめる機械学習
有賀康顕/著 中山心太/著 西林孝/著
組合員価格 税込
2,970
円
(通常価格 税込 3,300円)
割引率 10%
在庫あり
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内容紹介・もくじなど
内容紹介:大好評の機械学習実務者向け書籍が最新情報にアップデート!2018年に発行された初版から3年ぶりの改訂となる本書は、「仕事で機械学習に携わる際に知っておきたい事」を伝えるというコンセプトはそのままに、3年の間に登場した新たな考え方、手法など最新の情報を踏まえて内容を全面的に見直しました。これまで同様、機械学習を使った実務に初めて関わる読者にとって頼りになる1冊となるでしょう。「バンディットアルゴリズム」を紹介する新章など、追加原稿も多数。
2018年の発行以来、多くの読者に支持された書籍を全面改訂!不確実性の高い機械学習プロジェクトについて、「仕事で使う」という観点から整理するコンセプ…(
続く
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内容紹介:大好評の機械学習実務者向け書籍が最新情報にアップデート!2018年に発行された初版から3年ぶりの改訂となる本書は、「仕事で機械学習に携わる際に知っておきたい事」を伝えるというコンセプトはそのままに、3年の間に登場した新たな考え方、手法など最新の情報を踏まえて内容を全面的に見直しました。これまで同様、機械学習を使った実務に初めて関わる読者にとって頼りになる1冊となるでしょう。「バンディットアルゴリズム」を紹介する新章など、追加原稿も多数。
2018年の発行以来、多くの読者に支持された書籍を全面改訂!不確実性の高い機械学習プロジェクトについて、「仕事で使う」という観点から整理するコンセプトはそのままに、初版の発行後に登場した概念や課題を取り上げます。「機械学習でいい感じにしてくれ」と突然上司に言われたとき、本書で学んだことが読者の力になるはずです。本書で得た知識は読者が「いま」困っている問題を解決する助けとなるでしょう。第2版では「ML Ops」「機械学習モデルの検証」「バンディットアルゴリズム」「オンライン広告での機械学習」に関する新章を書き下ろし!
もくじ情報:第1部(機械学習プロジェクトのはじめ方;機械学習で何ができる?;学習結果を評価するには;システムに機械学習を組み込む;学習のためのリソースを収集する;継続的トレーニングをするための機械学習基盤;効果検証:機械学習にもとづいた施策の効果を判断する;機械学習のモデルを解釈する);第2部(Kickstarterの分析、機械学習を使わないという選択肢;Uplift Modelingによるマーケティング資源の効率化;バンディットアルゴリズムによる強化学習入門;オンライン広告における機械学習)
著者プロフィール
有賀 康顕(アリガ ミチアキ)
電機メーカーの研究所、レシピサービスの会社、Clouderaを経て現在はTreasure Data所属。ソフトウェアエンジニアとして、機械学習を利用するためのプラットフォームやCustomer Data Platformの開発を行う
有賀 康顕(アリガ ミチアキ)
電機メーカーの研究所、レシピサービスの会社、Clouderaを経て現在はTreasure Data所属。ソフトウェアエンジニアとして、機械学習を利用するためのプラットフォームやCustomer Data Platformの開発を行う
2018年の発行以来、多くの読者に支持された書籍を全面改訂!不確実性の高い機械学習プロジェクトについて、「仕事で使う」という観点から整理するコンセプ…(続く)
2018年の発行以来、多くの読者に支持された書籍を全面改訂!不確実性の高い機械学習プロジェクトについて、「仕事で使う」という観点から整理するコンセプトはそのままに、初版の発行後に登場した概念や課題を取り上げます。「機械学習でいい感じにしてくれ」と突然上司に言われたとき、本書で学んだことが読者の力になるはずです。本書で得た知識は読者が「いま」困っている問題を解決する助けとなるでしょう。第2版では「ML Ops」「機械学習モデルの検証」「バンディットアルゴリズム」「オンライン広告での機械学習」に関する新章を書き下ろし!
もくじ情報:第1部(機械学習プロジェクトのはじめ方;機械学習で何ができる?;学習結果を評価するには;システムに機械学習を組み込む;学習のためのリソースを収集する;継続的トレーニングをするための機械学習基盤;効果検証:機械学習にもとづいた施策の効果を判断する;機械学習のモデルを解釈する);第2部(Kickstarterの分析、機械学習を使わないという選択肢;Uplift Modelingによるマーケティング資源の効率化;バンディットアルゴリズムによる強化学習入門;オンライン広告における機械学習)