Kaggle Grandmaster に学ぶ 機械学習 実践アプローチ著者:Abhishek Thakur/石原祥太郎出版社:不明出版日:不明ISBN:9784839974985総合79位3 件の言及中級者向け機械学習自然言語処理画像認識特徴量エンジニアリング交差検証コード実装モデルデプロイ実践プログラミングKaggleデータサイエンスAmazon で見る楽天ブックスで見る言及 Qiita 記事 (3 件)【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本2016/8/23♡ 1633本, 機械学習, 数学, データ分析, データサイエンス2023年版データ分析の100冊2023/8/26♡ 654本, 機械学習, データ分析, データサイエンスKaggleと名のつく本を全て読んだので紹介していく2024/11/20♡ 70Python, 機械学習, データ分析, Kaggle, 深層学習機械学習(3)データ分析(3)本(2)データサイエンス(2)数学(1)Python(1)Kaggle(1)深層学習(1)Amazon で見る楽天ブックスで見るこの本に興味がある方におすすめゼロから作るDeep Learning 2斎藤 康毅2018年07月20日頃パターン認識と機械学習 下C．M．ビショップ2012年03月見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑秋庭 伸也/杉山 阿聖/寺田 学/加藤 公一2019年04月17日頃深層学習 改訂第2版岡谷 貴之2022年01月19日頃現場で使える！Python深層強化学習入門 強化学習と深層学習による探索と制御伊藤 多一/今津 義充/須藤 広大/仁ノ平 将人/川崎 悠介/酒井 裕企2019年08月07日頃機械学習のエッセンス加藤 公一2018年09月22日頃ゼロから作るDeep Learning斎藤 康毅2016年09月24日頃自然言語処理〔三訂版〕黒橋 禎夫2023年03月20日頃［第3版］Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践Sebastian Raschka;Vahid Mirjalili/株式会社クイープ 訳/福島 真太朗 監訳2020年10月22日頃東京大学のデータサイエンティスト育成講座塚本邦尊/山田典一/大澤文孝/中山浩太郎/松尾 豊（協力）2019年03月14日頃この本に関連実践Data Scienceシリーズ PythonではじめるKaggleスタートブック石原 祥太郎/村田 秀樹2020年03月19日頃PyTorch実践入門Eli Stevens/Luca Antiga/Thomas Viehmann2021年02月01日頃The Kaggle Book：データ分析競技 実践ガイド＆精鋭31人インタビューKonrad Banachewicz/Luca Massaron/株式会社クイープ2023年02月21日時系列分析と状態空間モデルの基礎馬場真哉2018年02月14日頃Pythonではじめる機械学習Andreas C. Muller/中田 秀基2017年05月25日頃ウェブ最適化ではじめる機械学習飯塚修平2020年11月19日頃Rによるテキストマイニング入門(第2版)石田 基広2017年06月28日頃テキストマイニングの基礎技術と応用那須川 哲哉/吉田 一星/宅間 大介/鈴木 祥子/村岡 雅康/小比田 涼介2020年12月18日頃機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 ［改訂第2版］ 入門から実践まで久保 隆宏2019年09月22日頃入門機械学習による異常検知井手剛2015年03月関連記事データベース本ガイド - SQL から設計まで学べる技術書の選び方データベースの基礎から設計、パフォーマンスチューニングまで学べる技術書の選び方と学習順序を紹介します。データベース選書ガイド本についてくるダウンロード素材を使い倒すプログラミングの本には、サンプルコードや素材のダウンロード特典がついていることがあります。この特典を活用するだけで、学習効率が大きく変わります。入門学習法機械学習・AI 本ガイド - エンジニアが読むべき技術書の選び方機械学習の基礎から実践まで学べる技術書の選び方を紹介。数学が苦手な人向けの学習ルートと、ML 本の賞味期限の見極め方を解説します。機械学習選書ガイド関連用語ファインチューニング事前学習済みモデルを特定のタスクやドメインに適応させる追加学習Python読みやすさを重視した汎用プログラミング言語で、データサイエンス、AI、Web 開発で広く使われるRedshiftAWS のペタバイト規模のデータウェアハウスサービスで、大量データの分析クエリを高速に実行するSageMakerAWS の機械学習プラットフォームで、モデルの構築・学習・デプロイを統合的に提供するデータウェアハウス分析用に最適化された大規模データストアで、複数のデータソースを統合して意思決定を支援するMLOps機械学習モデルの開発・デプロイ・運用を自動化し、継続的に改善するための実践体系共有:XはてブURL コピー
