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  クラウドではじめる機械学習
──Azure MLでらくらく体験
 

自分で試せば“ナルホド!”納得
脇森浩志・杉山雅和・羽生貴史 著
B5変型判 312ページ
定価:2,600円+税
ISBN:978-4-89797-992-2
2015年6月下旬刊行
マイクロソフトのAzure ML(Machine Learning)は、「機械学習の組み立てキット」とでも呼ぶべきクラウドサービス。Webブラウザがあれば、誰でも気軽に“動く”仕組み作りを体験できます。本書は非エンジニアの方々向けに、Azure MLを通じた機械学習への入門を、とことん平易に手引きします。
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■本邦初のAzure ML入門書

マイクロソフト社のクラウドサービスMicrosoft Azureには、「Machine Learning」というメニューが用意されています。「機械学習の組み立てキット」とでも呼ぶべきこのAzure MLを利用すると、Webブラウザから誰でも気軽に“動く”仕組み作りを体験できます。
本書は本邦初の「Azure ML入門書」です。初歩の機械学習とAzure MLの操作を、実務経験豊富な技術者集団がとことん平易に手引きします。分析手法に関しては、初心者でも扱うことができ、かつ、精度面からも実用的な代表的手法を厳選し、個々の解説とAzure MLでの演習を反復。「説明だけではピンと来ない」という一般ビジネスマンや学生の方々も、ほとんどマウス操作だけで、すぐに使える機械学習の仕組みを構築することができます。
さらに、自作した仕組みをネットに公開する方法、マイクロソフトの独自手法、R言語やPython等による高度活用など、中級以上の実務家にも役立つ情報を提供します。


■サンプルプログラムのダウンロードはこちらから

■補足資料「VisualStudioのセットアップ(詳細版)」のダウンロードはこちらから

■本書の補足情報はこちらから(PDF)

■[本書の主な内容]
Chapter 1 イントロダクション
1.1 身近になった機械学習
1.2 Azure Machine Learningとは?
1.3 Azure MLで機械学習を学ぶメリット
Chapter 2 Azure MLを利用するための準備
2.1 Microsoftアカウントの取得
2.2 Azure MLの利用登録
2.3 ML Studioの起動と基本操作
Chapter 3 機械学習で実現できること
3.1 6つの用途
3.2 回帰
3.3 クラス分類
3.4 クラスタリング
3.5 情報圧縮
3.6 レコメンデーション
Chapter 4  実践! 回帰による数値予測
4.1 試してみよう
4.2 精度を評価しよう
4.3 精度を向上させよう
4.4 その他の手法
Chapter 5 実践! クラス分類
5.1 試してみよう
5.2 精度を評価しよう
5.3 精度を向上させよう
5.4 その他の手法
Chapter 6 実践! クラスタリング
6.1 試してみよう
6.2 結果を評価しよう
Chapter 7 実践! レコメンデーション
7.1 試してみよう
7.2 精度を評価しよう
7.3 精度を向上させよう
7.4 レコメンデーションを実用する前に
Chapter 8 インターネットへの公開
8.1 自作モデルをWebサービス化しよう
8.2 外部からアクセス可能にしよう
8.3 C#によるアクセス
8.4 R言語によるアクセス
8.5 Pythonによるアクセス
Appendix 付録
A.1 ML Studio上でのRやPythonによる処理記述
A.2 統計解析ツールRのインストール
A.3 Visual Studioのセットアップ
A.4 Visual StudioでPythonを使うための設定

著者プロフィール
参考文献一覧
索引