基本情報
ISBN 10 : 4873119502
内容詳細
機械学習は翻訳、推薦システム、異常および不正検出など、さまざまなアプリケーションで利用されており、今後も機能強化のために、機械学習を組み入れるサービスはますます増えていくと考えられています。しかし機械学習はモデルの学習や評価など、これまでのアプリケーションにはない処理が必要となるだけでなく、正常に動作しているかを単純なテストだけでは検証できないなど、特別な配慮が必要となります。本書は機械学習を利用するアプリケーションを設計、構築、デプロイするために注意すべき点をまとめました。繰り返しによりデータやモデルを漸進的に改善する方法、モデル性能の監視やモデルのデバッグを行う方法など、アプリケーションを構築、運用する上で、その品質を左右する一連のプロセスを詳しく解説します。
目次 : 第1部 適切な機械学習アプローチの特定(製品目標からMLの枠組みへ/ 計画の作成)/ 第2部 機能するパイプラインの構築(最初のエンドツーエンドパイプライン構築/ 初期データセットの取得)/ 第3部 モデルの反復(モデルの学習と評価/ ML問題のデバッグ ほか)/ 第4部 デプロイと監視(モデルデプロイ時の考慮点/ デプロイオプションの選択 ほか)/ 付録A コードの実行(日本語版補遺)
【著者紹介】
エマニュエル・アーマイゼ : 長年にわたり、データサイエンティストとして活躍。現在はStripe社の機械学習エンジニア。Insight Data ScienceのAIプログラム(米国の企業Insightが提供している、博士課程修了者(データ分野に限らない)に対するデータサイエンス分野での短期(7週間)集中研修プログラムのこと)の責任者も務めた。また、Local MotionとZipcarの予測分析と機械学習ソリューションの実装とデプロイにかかわってきた。フランスのトップ3校で人工知能、コンピュータ工学、マネジメントの修士号を取得している
菊池彰 : 日本アイ・ビー・エム株式会社勤務(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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