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一般和書
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書誌情報サマリ

書名

機械学習による実用アプリケーション構築　事例を通じて学ぶ、設計から本番稼働までのプロセス

著者名 Emmanuel Ameisen／著 菊池彰／訳
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2021.4
請求記号 0071/00620/

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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 配架場所 別置 帯出 状態
1 鶴舞0237965207一般和書２階開架パソコン在庫 

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書誌詳細

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請求記号 0071/00620/
書名 機械学習による実用アプリケーション構築　事例を通じて学ぶ、設計から本番稼働までのプロセス
著者名 Emmanuel Ameisen／著 　 菊池彰／訳
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2021.4
ページ数 20,233p
大きさ 24cm
ISBN 978-4-87311-950-2
原書名 原タイトル:Building machine learning powered applications
分類 00713
一般件名 機械学習
書誌種別 一般和書
内容紹介 アイデアから計画作成、パイプライン構築、モデル学習、デバッグ、デプロイ、性能監視まで。機械学習を利用するアプリケーションを構築、運用する上で、その品質を左右する一連のプロセスを詳しく解説する。
タイトルコード 1002110007062

要旨 機械学習は翻訳、推薦システム、異常および不正検出など、さまざまなアプリケーションで利用されており、今後も機能強化のために、機械学習を組み入れるサービスはますます増えていくと考えられています。しかし機械学習はモデルの学習や評価など、これまでのアプリケーションにはない処理が必要となるだけでなく、正常に動作しているかを単純なテストだけでは検証できないなど、特別な配慮が必要となります。本書は機械学習を利用するアプリケーションを設計、構築、デプロイするために注意すべき点をまとめました。繰り返しによりデータやモデルを漸進的に改善する方法、モデル性能の監視やモデルのデバッグを行う方法など、アプリケーションを構築、運用する上で、その品質を左右する一連のプロセスを詳しく解説します。
目次 第１部　適切な機械学習アプローチの特定（製品目標からＭＬの枠組みへ
計画の作成）
第２部　機能するパイプラインの構築（最初のエンドツーエンドパイプライン構築
初期データセットの取得）
第３部　モデルの反復（モデルの学習と評価
ＭＬ問題のデバッグ　ほか）
第４部　デプロイと監視（モデルデプロイ時の考慮点
デプロイオプションの選択　ほか）
付録Ａ　コードの実行（日本語版補遺）
著者情報 アーマイゼ，エマニュエル
　長年にわたり、データサイエンティストとして活躍。現在はＳｔｒｉｐｅ社の機械学習エンジニア。Ｉｎｓｉｇｈｔ　Ｄａｔａ　ＳｃｉｅｎｃｅのＡＩプログラム（米国の企業Ｉｎｓｉｇｈｔが提供している、博士課程修了者（データ分野に限らない）に対するデータサイエンス分野での短期（７週間）集中研修プログラムのこと）の責任者も務めた。また、Ｌｏｃａｌ　ＭｏｔｉｏｎとＺｉｐｃａｒの予測分析と機械学習ソリューションの実装とデプロイにかかわってきた。フランスのトップ３校で人工知能、コンピュータ工学、マネジメントの修士号を取得している(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)
菊池 彰
　日本アイ・ビー・エム株式会社勤務(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)


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