Rユーザのためのtidymodels実践入門 -モダンな統計・機械学習モデリングの世界

目次 : 第１章　データの準備/ 第２章　回帰モデルの作成/ 第３章　分類モデルの作成/ 第４章　モデルの運用/ 第５章　ハイパーパラメータチューニング/ 第６章　自然言語処理におけるｔｉｄｙｍｏｄｅｌｓ実践

【著者紹介】
松村優哉 : ノバセル株式会社データサイエンティスト。慶應義塾大学大学院で経済学修士を取得。ＨＲ系企業でデータサイエンティスト・データエンジニアとして分析組織の立ち上げ経験を経て、２０２２年２月より現職。データサイエンス技術を用いた応用分析を得意とし、「Ｔｏｋｙｏ．Ｒ」や「Ｍｕｓｉｃ×Ａｎａｌｙｔｉｃｓ　Ｍｅｅｔｕｐ」などのデータ分析に関わるコミュニティ運営にも勢力的に取り組む

瓜生真也 : 徳島大学デザイン型ＡＩ教育研究センター助教。横浜国立大学大学院にて森林生態学を専攻。企業、研究機関でのデータエンジニアとしての経験を経て、２０２１年１０月より現職。地理空間データの分析を研究題材とし、データサイエンス・ＡＩ教育や大学業務のＤＸ化に取り組む

吉村広志 : ＡＩコンサルティングやＡＩソリューションの提供会社でＡＩエンジニアとして勤務。芝浦工業大学大学院を修了。大学時代は創薬化学の研究に取り組み、科学的根拠に基づく医薬品の効果検証に興味を持つ。卒業後は独学で数理統計学を学び、製造業の会社でＡＩを活用したプロジェクトを担当しデータ収集から機械学習モデルの構築と生産ラインへの実装まで経験する。ＡＩに対する理解度向上のための人材育成企画やＡＩ開発のナレッジ管理の仕組みを導入展開する業務も行う。その後、ＡＩの研究開発を行う企業で幅広い分野のＡＩ活用プロジェクトを経験。分析にはＲ言語を好み、Ｒ言語のコミュニティ等で情報発信活動を行っている（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）