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Kaggleで磨く機械学習の実践力 実務×コンペが鍛えたプロの手順

Kaggleで磨く機械学習の実践力 実務×コンペが鍛えたプロの手順
価格:3300円
諸橋政幸/著本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名リックテレコム出版年月2022年06月サイズ360P 24cmISBNコード9784865943269コンピュータ データベース データ分析Kaggleで磨く機械学習の実践力 実務×コンペが鍛えたプロの手順カグル デ ミガク キカイ ガクシユウ ノ ジツセンリヨク KAGGLE/デ/ミガク/キカイ/ガクシユウ/ノ/ジツセンリヨク ジツム ト コンペ ガ キタエタ プロ ノ テジユンKaggleは誰でも気軽に参加できるデータ分析の競技コンペです。コンペで試した技を、実務に応用する—そのシナジーにより、みるみる実力が付きます。Kaggleマスターの著者自身がそうして得たノウハウを、惜しげもなく本書では公開します。しかし、本書を通じてお伝えしたいのは、何よりKaggleのワクワク感です!第1部 分析実務とKaggle(実務に必要なスキルとは|Kaggleの概要|Kaggleを学習ツールに)|第2部 機械学習の進め方(ベースライン作成|特徴量エンジニアリング|モデルチューニング)|第3部 実践例(2値分類のコンペ|回帰問題のコンペ|データサイエンティストの未来)※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。あらかじめご了承ください登録日2022/05/30・・・ぐるぐる王国FS 楽天市場店
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<p><strong>※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。※PDF版をご希望の方は<a href="gihyo.jp/mk/dp/ebook/2023/978-4-297-13570-6">Gihyo Digital Publishing</a>も併せてご覧ください。</strong></p> <h2><strong>【実践的な操作から拡張機能開発まで網羅!】</strong></h2> <p>プログラマーの仕事道具と言えばプログラミングエディターです。Microsoftが開発したVisual Studio Codeは、現在最も人気のあるエディターです。本書では、日々のコーディングでVisual Studio Codeを使いこなすための方法を解説します。<br /> Visual Studio Codeの最大の特徴は、高いカスタマイズ性と豊富な拡張機能です。Visual Studio Codeが持つ機能はたくさんありますが、それらの全体像を把握することは困難です。そこで本書では、操作方法、言語ごとの開発環境の構築、拡張機能開発の大きく3つに分けて、Visual Studio Codeの使い方を網羅的に説明します。</p> <h2><strong>■こんな方におすすめ</strong></h2> <p>・Visual Studio Codeを使いこなしたい方<br /> ・Visual Studio Codeの拡張機能を作りたい方</p> <h2><strong>■目次</strong></h2> <p><strong>□第1章:Visual Studio Code入門</strong><br />   1.1 Visual Studio Codeとは<br />   1.2 Visual Studio Codeの歴史<br />   1.3 Visual Studio Codeのインストール<br />   1.4 Visual Studio Codeのアップデート<br />   1.5 Visual Studio Codeの画面構成<br />   1.6 Visual Studio Codeの基本操作<br />   1.7 お勧めの情報リソース<br />   1.8 まとめ<br /> <strong>□第2章:実践的な編集操作</strong><br />   2.1 コマンドやファイルへのアクセス<br />   2.2 検索/置換<br />   2.3 ショートカットキー<br />   2.4 コード補完<br />   2.5 タスク管理 ── 外部ツールを使ったコマンドの登録<br />   2.6 まとめ<br /> <strong>□第3章:UIや設定のカスタマイズ</strong><br />   3.1 Visual Studio CodeのUIのカスタマイズ<br />   3.2 テーマのカスタマイズ<br />   3.3 設定の編集<br />   3.4 まとめ<br /> <strong>□第4章:お勧めの拡張機能</strong><br />   4.1 拡張機能のインストール方法<br />   4.2 言語機能の強化<br />   4.3 執筆環境<br />   4.4 カスタマイズと拡張機能の注意点<br />   4.5 まとめ<br /> <strong>□第5章:Git/GitHubによるバージョン管理</strong><br />   5.1 Hello Git<br />   5.2 GitHubでのバージョン管理<br />   5.3 関連する拡張機能<br />   5.4 まとめ<br /> <strong>□第6章:JavaScript/TypeScriptによる開発</strong><br />   6.1 JavaScript/TypeScript環境のインストール<br />   6.2 Hello JavaScript<br />   6.3 Hello TypeScript<br />   6.4 ReactによるWebアプリケーション開発<br />   6.5 まとめ<br /> <strong>□第7章:Javaによる開発</strong><br />   7.1 Java環境のインストール<br />   7.2 Hello Java<br />   7.3 Spring BootによるWebアプリケーション開発<br />   7.4 まとめ<br /> <strong>□第8章:Pythonによる開発</strong><br />   8.1 Python環境のインストール<br />   8.2 Hello Python<br />   8.3 Jupyter Notebookによるデータ分析<br />   8.4 まとめ<br /> <strong>□第9章:拡張機能開発入門</strong><br />   9.1 拡張機能の自作<br />   9.2 拡張機能の開発環境のインストール<br />   9.3 Hello拡張機能<br />   9.4 UI拡張によるショートカット機能の開発 ── よく使うコマンドをボタンで呼び出す<br />   9.5 拡張機能の公開<br />   9.6 まとめ<br /> <strong>□第10章:実践的な拡張機能開発</strong><br />   10.1 Language Server Protocolとは<br />   10.2 Language Server Protocol拡張機能の開発環境のインストール<br />   10.3 Hello Language Server Protocol<br />   10.4 リンター機能の開発 ── 辞書に追加したコードを自動修正<br />   10.5 コード補完機能の開発 ── よく使う単語をコード補完<br />   10.6 まとめ</p> <h2><strong>■著者プロフィール</strong></h2> <p><strong>上田 裕己</strong>(うえだ ゆうき):ソフトウェアエンジニア。システム開発に従事。Visual Studio Codeのコントリビュータで、R言語の拡張機能「vscode-r」などを開発。ソフトウェア工学を学び、静的解析ツールに関する開発を行う。博士(工学)を取得。</p>画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。
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<p>業務へのAI導入が本格化するなか、「AIの説明責任」ーー即ち、AIの出す推論結果に根拠を示せないことが問題になっています。その解決策としてXAIが注目され、様々な実装コードが公開されていますが、研究者向けの論文が多く、ビジネス現場の実情に即した技術解説は見当たりません。「AIの説明責任」はエンジニアとビジネスパーソンの双方にとって喫緊の課題であるにもかかわらず、基本認識を共通化できるような網羅的・体系的な整理を欠くのが実情です。<br /> 本書はXAIについて、背景から個別技術までを体系的に学び、いくつかの主要ライブラリを試しに動かしながら、実務適用に向けた知識を習得できる待望の解説書です。</p> <p>●前提とする知識やスキル<br /> ・機械学習の概要を理解している方(入門書を2〜3冊読んだ程度で可)<br /> ・AI開発/導入の実務経験はないけれど、実用化に向けた課題を知りたいという方<br /> ・Pythonのコードを書ける、少なくとも写経はできる方<br /> ・何らかのプログラミング言語に触れ、変数や構文くらいは理解している方<br /> ・高校程度の数学の知識。簡単な関数やベクトル演算、集合演算等の数式表現に強い抵抗のない方</p> <p>●本書で獲得できる知識やスキル<br /> ・「AIの説明責任」について、重要性や課題を説明できるようになります。<br /> ・AIの業務適用では、誰にどのような「説明」が求められ、現在のXAIで何が可能か解ります。<br /> ・XAIによる「大局説明」と「局所説明」の使い分けができるようになります。<br /> ・各種のXAIの狙いや動作原理を平易な数式で把握。主な手法の得手/不得手、扱うデータや解くべき問題の違いが解ります。<br /> ・各種XAI技術を俯瞰し、説明相手や性能要件、データ特性、AIのアルゴリズム等に応じて、手法選定にあたりをつけることができます。</p>画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。
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