機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法
【本書の概要】
ビッグデータを扱う機械学習の現場では、Pythonの高機能で利用しやすい数学・科学系ライブラリが急速に広まってきています。
本書は、機械学習・データサイエンスの現場でよく利用されているNumPyの基本から始まり、
現場で使える実践的な高速データ処理手法について解説します。
特に、現場でよく扱う配列の処理に力点を置いています。
最終章では機械学習における実践的なデータ処理手法について解説します。
【NumPy（ナンパイ）とは】
NumPyは、機械学習・データサイエンスの現場で扱うことの多い多次元配列（行列やベクトル）を
処理する高水準の数学関数が充実しているライブラリです。
Python単体では遅い処理であっても、C言語なみに高速化できるケースもあり、
機械学習・データサイエンスの分野におけるデータ処理に欠かせないライブラリとなっています。
【対象読者】
機械学習エンジニア、データサイエンティスト
【著者紹介】
吉田拓真（よしだ・たくま）
データサイエンス関連のサービスを提供する株式会社Spot 代表取締役社長。
Webメディア『DeepAge』編集長。
尾原 颯（おはら・そう）
東京大学工学部機械工学科所属。
大学ではハードウェア寄りの勉強が多め。
趣味はアカペラとテニス。基本的に運動が好き。最近、ランニングを始める。
※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
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