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  • カテゴリ:一般
  • 販売開始日: 2019/06/28
  • 出版社: リックテレコム
  • ISBN:978-4-86594-196-8

読割 50

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一般書

電子書籍

機械学習のための「前処理」入門

著者 足立 悠

きれいに整形されたデータを使った分析の経験はあっても、「実務で扱う生データをどのように前処理すればよいのか」と、お悩みではないでしょうか。前処理は課題ごとに、都度オーダー...

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機械学習のための「前処理」入門

税込 3,080 28pt

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商品説明

きれいに整形されたデータを使った分析の経験はあっても、「実務で扱う生データをどのように前処理すればよいのか」と、お悩みではないでしょうか。前処理は課題ごとに、都度オーダーメイドで設計・実装していくものです。本書では4種類のデータを対象とし、機械学習で予測を行う場合の前処理の基本ノウハウを学び、Pythonによる実装を体験します。本書で扱った技術は、そのまま実務にも活かせます。
 機械学習における分析モデルの作成は自動化されつつありますが、その時に投入する特徴量は、人の手で前処理して作成する状況が続くでしょう。これからデータ分析に携わる方々にとって、前処理の力を高めることは、きっと大きな助けとなるでしょう。
(本書「あとがき」から抜粋・編集)

■著者プロフィール

足立 悠(あだち はるか)

BULB株式会社所属のデータサイエンティスト。
過去にメーカーのSE やデータサイエンティスト、IT ベンダーのデータアナリスト等を経て現職。数々のデータ分析プロジェクトのほか、実務者教育にも従事。個人的な活動として、記事や書籍の執筆、セミナー講師なども行っている。著書に『初めてのTensorFlow』と『ソニー開発のNeural Network Console 入門』がある。
多感な時期に高専で5年間を過ごしてしまったせいか、周囲から変人や外れ値と評されている。趣味はお地蔵さんが密集している場所に佇むこと。近いうちに、日本を北から南へ移動しながら仕事し、パフォーマンスを測定してみたい。

目次

  • 第1章 データ分析・活用を始めるために
  • 1 データドリブンな時代へ
  • 2 データ分析プロジェクトに必要な要素
  • 3 データ分析人材のスキル
  • 第2章 データ分析のプロセスと環境
  • 1 ビジネス理解
  • 2 データ理解
  • 3 データ準備
  • 4 モデル作成

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