出版書誌データベース

本書はデータ分析コンペティション(分析コンペ)を開催する「Kaggle」で出された課題を通じて、機械学習やディープラーニング、アンサンブル、転移学習などを学ぶものです。言語は機械学習に最適なPythonを使っています。実際に公開されたコンペを題材にしていますので、実践的に学ぶことができます。さらにコンペ上位入賞者が使っているテクニックなども紹介、データ分析はもとより、ＡＩの基礎技術を学ぶ上でも大いに役立つことでしょう。

1章　逆引き「Kaggleのすべて」
2章　分析コンペで上位を目指すためのチュートリアル
3章　回帰モデルと勾配ブースティング木による「住宅価格」の予測
4章　画像認識コンペで多層パーセプトロン（MLP）を使う
5章　画像分類器に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を実装する
6章　学習率とバッチサイズについての考察
7章　一般物体認識で「アンサンブル」を使う
8章　転移学習からのファインチューニング
9章　時系列データをRNN（再帰型ニューラルネットワーク）で解析する

1章　逆引き「Kaggleのすべて」
2章　分析コンペで上位を目指すためのチュートリアル
3章　回帰モデルと勾配ブースティング木による「住宅価格」の予測
4章　画像認識コンペで多層パーセプトロン（MLP）を使う
5章　画像分類器に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を実装する
6章　学習率とバッチサイズについての考察
7章　一般物体認識で「アンサンブル」を使う
8章　転移学習からのファインチューニング
9章　時系列データをRNN（再帰型ニューラルネットワーク）で解析する