いちばんやさしいPython機械学習の教本第2版人気講師が教える業務で役立つ実践ノウハウ

インプレス

鈴木たかのり（著者）、降籏洋行（著者）、平井孝幸（著者）、株式会社ビープラウド（著者）

周辺技術も含めた機械学習の全体像がわかる

■□■実践的な基礎が学習しやすい!!■□■

注目を集めるPython（パイソン）を使った機械学習の、実践的な基礎が学べる解説書です。小さいサンプルプログラム（会話bot）に機能を追加しながら、データ収集→前処理→学習→予測→評価まで、周辺技術も含めた機械学習の全体像が学べます。本書のサンプルプログラムは、すべて本書のサポートページからダウンロードできます。

■本書はこんな人におすすめ
・Pythonの入門書を読み終えた人
・Pythonを使った機械学習に触れてみたい人
・業務で役立つ実践的なノウハウが知りたい人
など

■本書の内容
Chapter 1　機械学習について知ろう
Chapter 2　機械学習の開発環境を準備しよう
Chapter 3　スクレイピングでデータを収集しよう
Chapter 4　日本語の文章を生成しよう
Chapter 5　手書き文字を認識しよう
Chapter 6　表形式のデータを前処理しよう
Chapter 7　データを予測する回帰分析を学ぼう
Chapter 8　機械学習の次のステップ

発売日：2023-02-22

ページ数：304ページ

表紙
著者プロフィール
はじめに
本書の読み方
目次
Chapter 1 機械学習について知ろう
Lesson 01 機械学習とは何かを知りましょう
Lesson 02 今、機械学習が注目されている理由を知りましょう
Lesson 03 機械学習と関連する技術を知りましょう
Lesson 04 データ収集について知りましょう
Lesson 05 前処理について知りましょう
Lesson 06 機械学習の手法について知りましょう
Lesson 07 機械学習のアルゴリズムの種類を知りましょう
Lesson 08 PoCについて理解しましょう
Lesson 09 機械学習の精度について理解しましょう
Lesson 10 機械学習システムを運用する仕組みを理解しましょう
Lesson 11 本書での学習の仕方を理解しましょう
Chapter 2 機械学習の開発環境を準備しよう
Lesson 12 Pythonをインストールしましょう
Lesson 13 学習用のフォルダーと仮想環境を作成しましょう
Lesson 14 JupyterLabをインストールしましょう
Lesson 15 JupyterLabの使い方を覚えましょう
Lesson 16 pybotについて知りましょう
Lesson 17 pybotの仕組みを知りましょう
Chapter 3 スクレイピングでデータを収集しよう
Lesson 18 スクレイピングについて知りましょう
Lesson 19 スクレイピングに使用するライブラリを知りましょう
Lesson 20 Webページを取得してみましょう
Lesson 21 Webページをスクレイピングしましょう
Lesson 22 少し難しいスクレイピングに挑戦しましょう
Lesson 23 複数のWebページからデータを集めましょう
Lesson 24 スクレイピングしたデータを検索するコマンドを作りましょう
Lesson 25 スクレイピングを行うときの注意点を理解しましょう
Chapter 4 日本語の文章を生成しよう
Lesson 26 テキスト処理について知りましょう
Lesson 27 日本語を形態素解析してみましょう
Lesson 28 自然言語処理で使用されるモデルやアルゴリズムを知りましょう
Lesson 29 マルコフ連鎖について知りましょう
Lesson 30 日本語のデータを用意しましょう
Lesson 31 マルコフ連鎖用の辞書データを作成しましょう
Lesson 32 マルコフ連鎖で文章を自動生成しましょう
Lesson 33 文章データを取得して前処理をしましょう
Lesson 34 大量の文章データから文章生成用の辞書データを生成しましょう
Lesson 35 文章を自動生成するbotコマンドを作成しましょう
Chapter 5 手書きの文字を認識しよう
Lesson 36 手書き文字認識について知りましょう
Lesson 37 必要なライブラリをインストールしましょう
Lesson 38 scikit-learnのデータセットを使ってみましょう
Lesson 39 読み込んだ画像を表示してみましょう
Lesson 40 UCIの手書き数字データセットを学習させてみましょう
Lesson 41 自分で手書きした文字を読み込みましょう
Lesson 42 Pillowを使って手書き文字を前処理しましょう
Lesson 43 NumPyを使って画像をndarrayに変換しましょう
Lesson 44 自分で手書きした文字を予測させてみましょう
Lesson 45 分類モデルの精度を評価してみましょう
Lesson 46 複数のモデルを比較してよりよいモデルを選びましょう
Lesson 47 学習済みモデルを作ってみましょう
Lesson 48 pybotへ組み込んでみましょう
Chapter 6 表形式のデータを前処理しよう
Lesson 49 必要なライブラリをインストールしましょう
Lesson 50 pandasでファイルを読み込んでみましょう
Lesson 51 pandasで表データから行を取り出してみましょう
Lesson 52 DataFrameから列を取り出して操作してみましょう
Lesson 53 Indexを使ってDataFrameを変形してみましょう
Lesson 54 DataFrameからデータを検索してみましょう
Lesson 55 データを可視化してみましょう
Lesson 56 気温の検索コマンドをpybotに組み込みましょう
Chapter 7 データを予測する回帰分析を学ぼう
Lesson 57 回帰分析について知りましょう
Lesson 58 緯度から気温を予測してみましょう
Lesson 59 説明変数を追加してみましょう
Lesson 60 回帰分析のモデルを比べてみましょう
Lesson 61 pybotが未知の地点の気温を予測できるように改良しましょう
Chapter 8 機械学習の次のステップ
Lesson 62 機械学習の学習をサポートするWebサイトを知りましょう
Lesson 63 書籍を読み、コミュニティに参加しましょう
機械学習用語集
JupyterLabのショートカットキー
索引
本書サンプルコードのダウンロードについて
奥付

著者プロフィール

鈴木たかのり（著者）

鈴木たかのり
株式会社ビープラウド取締役／Python Climber。前職で部内のサイトを作るためにZope/Ploneと出会い、その後必要にかられてPythonを使い始める。2012 年3月よりビープラウド所属。主な活動は一般社団法人PyCon JP Association副代表理事、PyCon JP 2014-2016座長、Pythonボルダリング部（#kabepy）部長、Python mini Hack-a-thon（#pyhack）主催など。
降籏洋行（著者）

降籏洋行
SIer、ベンチャー企業を経て2015年よりビープラウド社に所属。SIer時代、同僚が社内ツールを作成するのにPythonを使っていたのがPythonとの出会い。その後、自分でも徐々にPythonを使うようになる。現在は主にDjangoを使ったWebシステムの開発に従事。Python研修の講師やTAも務めている。
平井孝幸（著者）

平井孝幸
携帯電話向けサービス開発企業、アドテク関連企業を経て、2015年よりビープラウド社に所属。データ分析基盤の開発やDWHの構築、運用を通じてPythonの利用を開始。ビープラウド社内では、機械学習システムやWebシステムの設計と開発、インフラの整備、研修講師などに従事。