機械学習システム構築で経験を積んだ先鋭たちによる執筆! MLワークフローの基礎と実践ノウハウを解説―本書の中心テーマは、理論や数式、コーディングではありません。機械学習ワークフローにおける作業の基礎と応用について解説します。ワークフローはプロジェクト全体の流れを形作るものであり、成果物としてよりよいシステムの構築を目的とします。本書の前半は、ビジネス上の機械学習の利点や課題のほか、データの収集/整備、モデルの構築/評価/最適化など各作業の基本的な考え方を説明。後半は、実データによるケーススタディや予測スループットの改善、大容量データへの対応など応用力の強化を目的に解説します。機械学習ワークフローの全容を見通したい方、改めて理解しておきたい方などにお勧めの一冊です。―原著への読者の声―「よく書かれたオリジナルな本」「データと機械学習のベストプラクティスを提示」― ※本書は『Real-World Machine Learning』の翻訳書です。Pythonについては一定の知識がある方を想定しています。
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