【レビュー】Machine Learning実践の極意
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- 出版情報
- ・著者：クイープ／翻訳 フェセロルフマーク／著 リチャーズジョセフ・ウイリアム／著 ブリンクヘンリク／著
- ・出版日：2017-11
- ・ページ数：26P
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ジャンルTop10選
目次
1 機械学習ワークフローの基礎(機械学習とは何か-長所と課題、データ収集から運用までのステップ、性能の改善
現実世界のデータ-データの取得/整備、可視化
モデルの構築と予測
モデルの評価と最適化
特徴エンジニアリングの基礎)
2 機械学習ワークフローの応用(NYCタクシーデータのケーススタディ
高度な特徴エンジニアリング
高度な自然言語処理の例-映画レビューの感情分析
機械学習ワークフローのスケーリング
デジタルディスプレイ広告のケーススタディ)
概要
機械学習の利点/課題、乱雑なデータの処理、Python系モデル構築、モデル評価/最適化、特徴エンジニアリングのテクニック、予測速度の改善、大容量データへの対応など。有効なデータとより良いモデルを作成!
レビューの一覧
・文系パッケージエンジニアが3ヶ月で統計学入門してみた[2018-10-02に投稿]
