Python3 年生 機械学習のしくみ 体験してわかる!会話でまなべる!(パイソンサンネンセイキカイガクシュウノシクミ タイケンシテワカルカイワデマナベル)

ヤギ博士・フタバちゃんと一緒に
機械学習のしくみを学ぼう!

【機械学習をいちから学んでみよう!】
「最近よく耳にする人工知能と機械学習について知りたい」
「機械学習ってどのようなことをするの?」
と思っている方は多いと思います。
本書はそうした方に向けて「機械学習」について
いちからやさしく解説します。

【 Python3 年生について】
「 Python1 年生」「 Python2 年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。
(※「 Python3 年生」から初めて学ぶ方でもわかるように工夫しています)

【読者対象】
機械学習の初心者

【本書のポイント】
ヤギ博士＆フタバちゃんと一緒に、
機械学習のしくみについて、
サンプルを動かしながら、
楽しく学ぶことができます。

【著者プロフィール】
森 巧尚 (もり・よしなお)
アプリの開発や、技術書や電子工作マガジンなどでの執筆活動。
関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、
成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師など、
プログラミングに関する幅広い活動を行っている。
近著に『 Python1 年生』、『 Python2 年生 スクレイピングのしくみ』、『 Python2 年生 データ分析のしくみ』、
『 Java1 年生』、『動かして学ぶ! Vue.js 開発入門』 (いずれも翔泳社) 、
『楽しく学ぶ アルゴリズムとプログラミングの図鑑』 (マイナビ出版) などがある。

第 1 章 機械学習の準備
01 機械学習ってなんだろう?
02 分けることは、わかること
03 機械学習の準備をしよう

第 2 章 サンプルデータを見てみよう
04 scikit-learn のサンプルデータセット
05 サンプルデータセットを自動生成しよう

第 3 章 機械学習の手順を理解しよう
06 データを用意する
07 データを学習用とテスト用に分ける
08 モデルを選んで、学習する
09 モデルをテストする
10 新しい値を渡して、予測する
11 分類の状態を可視化しよう

第 4 章 機械学習のいろいろなアルゴリズム
12 回帰:線形回帰
13 分類:ロジスティック回帰
14 分類:SVM (サポートベクターマシン)
15 分類:決定木
16 分類:ランダムフォレスト
17 分類:k-NN (k 近傍法)
18 クラスタリング:k-means (k 平均法)

第 5 章 チノふたたび! 画像から数字を予測しよう
19 データを準備する
20 学習データを準備する
21 学習させる
22 予測させる
23 教師なし学習を利用して、データをイメージしよう
24 さらに先へ進もう