データ分析のための機械学習入門
人工知能で、データ分析を実装する
ディープラーニング、TensorFlow、scikit-learn、Hadoop、リアルタイム集計……。
いま、エンジニアに欠かせない、最新技術のエッセンス。
いまの人工知能を支えているものは、データ、計算環境、アルゴリズム、プログラムです。膨大なデータが手に入らなければ、人工知能は作り出せません。そして、膨大なデータを処理する計算環境、アルゴリズム、プログラムがなければ、人工知能は作り出せません。
本書では、具体的なデータ分析事例を交えながら、機械学習理論から実行環境の紹介、Pythonプログラミング、ディープラーニングまでを解説します。
■目次：
第1章 人工知能と機械学習
第2章 データ分析処理のための基盤技術
第3章 リアルタイムにデータを分析する ～データから「いま」を知る技術～
第4章 機械学習アルゴリズム ～データから「未来」を知る技術～
第5章 ディープラーニング
