6ステップでマスターできる機械学習 Pythonによる丁寧な実践ハンズオン

目次 : １　Ｐｙｔｈｏｎ３入門/ ２　機械学習入門/ ３　機械学習の基礎/ ４　モデルの診断とチューニング/ ５　テキストマイニングと推薦システム/ ６　深層学習と強化学習

【著者紹介】
Manohar Swamynathan : データサイエンスの実務家であり、熱心なプログラマーでもあり、データウェアハウス、ビジネスインテリジェンス（ＢＩ）、分析ツール開発、アドホック分析、予測モデリング、データサイエンス製品開発、コンサルティング、戦略策定、分析計画の実行など、様々なデータサイエンス関連分野で１４年以上の経験を持つ。これまでに、米国の住宅ローン、小売／ｅコマース、保険、産業用ＩｏＴなど、様々な分野におけるデータのライフサイクルを取り扱うキャリアを積んできた。彼は、物理学、数学、コン＊

菊地弘晶 : ２０１２年慶應義塾大学大学院理工学研究科博士後期課程単位取得退学。現在、楽天グループ株式会社グローバルアドディヴィジョンＧｌｏｂａｌ　Ａｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ統括部Ａｄ　Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ　ａｎｄ　Ｉｎｓｉｇｈｔ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ部ジェネラルマネージャー。修士（工学）。専門、情報検索、自然言語処理、機械学習、ソフトウェアエンジニアリング

新田慧 : ２０１５年東京大学大学院学際情報学府総合分析情報学コース修士課程修了。現在、ユニティ・テクノロジーズ・ジャパン株式会社Ａｃｃｅｌｅｒａｔｅ　ｓｏｌｕｔｉｏｎｓシニアソフトウェアエンジニア。東京大学大学院工学系研究科博士後期課程在籍。修士（学際情報学）。専門、Ｈｕｍａｎ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ，ＡＲ／ＶＲ

竹之内隆夫 : ２０１３年電気通信大学大学院情報システム学研究科社会知能情報学専攻博士後期課程修了。現在、ＬＩＮＥ株式会社。早稲田大学招聘研究員。博士（工学）。専門、セキュリティ、プライバシー保護技術

兼村厚範 : ２００９年京都大学大学院情報学研究科博士後期課程修了。現在、未来報酬株式会社代表取締役。内閣府戦略的イノベーション創造プログラム（ＳＩＰ）サブプログラムディレクタ。国立研究開発法人産業技術総合研究所招聘研究員。株式会社国際電気通信基礎技術研究所（ＡＴＲ）客員研究員、ほか企業のアドバイザや取締役を務める（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）