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Ｋａｇｇｌｅ　Ｇｒａｎｄｍａｓｔｅｒに学ぶ機械学習実践アプローチ 利用可

Ａｂｈｉｓｈｅｋ　Ｔｈａｋｕｒ／著 -- マイナビ出版 -- 2021.8 -- 417

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所蔵館 所蔵場所 請求記号 資料コード 資料区分 帯出区分 状態
鳥取県立 一般 417/ﾀｸﾙ/一般 121573623 一般 利用可

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タイトル Ｋａｇｇｌｅ　Ｇｒａｎｄｍａｓｔｅｒに学ぶ機械学習実践アプローチ
書名ヨミ カグル　グランドマスター　ニ　マナブ　キカイ　ガクシュウ　ジッセン　アプローチ
シリーズ名 Ｃｏｍｐａｓｓ　Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅ
著者名 Ａｂｈｉｓｈｅｋ　Ｔｈａｋｕｒ ／著, 石原　祥太郎 ／訳  
著者ヨミ タクール，アビシェーク , イシハラ，ショウタロウ  
出版者 マイナビ出版  
出版年 2021.8
ページ数等 ３０３ｐ
大きさ ２４ｃｍ
原書名 原タイトル：Ａｐｐｒｏａｃｈｉｎｇ（Ａｌｍｏｓｔ）Ａｎｙ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｐｒｏｂｌｅｍ
一般件名 数理統計学－データ処理 , 機械学習  
ISBN 4-8399-7498-5
ISBN13桁 978-4-8399-7498-5
定価 ２６９０円
問合わせ番号（書誌番号） 1120424563
NDC8版 417
NDC9版 417
NDC10版 417
著者紹介 【Ａｂｈｉｓｈｅｋ　Ｔｈａｋｕｒ】世界的な機械学習のコンテストプラットフォーム「Ｋａｇｇｌｅ」で、史上初めて全４カテゴリで最高位の称号「Ｇｒａｎｄｍａｓｔｅｒ」を獲得したデータサイエンティスト。機械学習の自動化や自然言語処理に関心を持つ。機械学習の応用やデータサイエンスに関して、チュートリアルや動画を積極的に公開している。（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） 
著者紹介 【石原祥太郎】２０１７年より株式会社日本経済新聞社でデータ分析・サービス開発に従事し、２０２１年からは研究開発部署で上級研究員を務める。「Ｋａｇｇｌｅ」では２０１９年にチームで参加した「ＰｅｔＦｉｎｄｅｒ．ｍｙ　Ａｄｏｐｔｉｏｎ　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ」で優勝し、２０２０年に共著で『ＰｙｔｈｏｎではじめるＫａｇｇｌｅスタートブック』（講談社）を出版。２０２０年に国際ニュースメディア協会「３０　Ｕｎｄｅｒ　３０　Ａｗａｒｄｓ」でアジア太平洋部門の最優秀賞を受賞した。（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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内容一覧

タイトル 著者名 ページ
実行環境の準備
教師あり学習と教師なし学習
交差検証
評価指標
機械学習プロジェクトの構築
質的変数へのアプローチ
特徴量エンジニアリング
特徴量選択
ハイパーパラメータの最適化
画像分類・セグメンテーションへのアプローチ〔ほか〕

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