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さわってわかる機械学習　Azure Machine Learning実践ガイド（日経BP Next ICT選書） Kindle版

FIXER (著), 大澤文孝 (著), 日本マイクロソフト (読み手) 形式: Kindle版
5つ星のうち3.8 22
すべての形式と版を表示
SEに使ってほしい機械学習サービス
「Azure Machine Learning」

これまで機械学習といえば専門的なスキルがなければ使いこなせないものでしたが、今はそうではありません。SEなら誰でも使いこなせるほど、機械学習サービスのハードルは下がっています。とはいえ、機械学習ならではのコツがありますので、本書では基本的なことから解説しています。本書の狙いは、Azure Machine Learningを使いこなせるようになり、機械学習をあなたのスキルにすることです。

第1章　とにかく機械学習が何かを知る
第2章　実践:データを集めよう
第3章　Azure Machine Learningで機械学習モデルを作ろう
第4章　実践編①　回帰分析を使ってデータを予測する
第5章　実践編②　作った回帰分析モデルを使ってみる
第6章　実践編③　予測精度を向上する
第7章　実践編④　統計分類で判定する
第8章　実践編⑤　クラスタリングで似たものを判定する
第9章　実践:実験結果を活用しよう
第10章　実践:どんどん賢くさせよう
Appendix A　Azure Machine Learningを利用する方法
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  1. 本の長さ
    285ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 付箋メモ
    Kindle Scribeで
  4. 出版社
    日経BP
  5. 発売日
    2016/6/4
  6. ファイルサイズ
    42999 KB
  7. Page Flip
    有効
  8. Word Wise
    有効にされていません
  9. タイプセッティングの改善
    有効
  10. すべての詳細を表示
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登録情報

  • ASIN ‏ : ‎ B01GDS09OE
  • 出版社 ‏ : ‎ 日経BP (2016/6/4)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2016/6/4
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • ファイルサイズ ‏ : ‎ 42999 KB
  • Text-to-Speech（テキスト読み上げ機能） ‏ : ‎ 有効
  • X-Ray ‏ : ‎ 有効
  • Word Wise ‏ : ‎ 有効にされていません
  • 付箋メモ ‏ : ‎ Kindle Scribeで
  • 本の長さ ‏ : ‎ 285ページ
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち3.8 22

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  1. FIXER

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  2. 千賀 大司

    千賀 大司

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    金融SEとして国内外の銀行、年金システムの開発に携わり、株式分析サービスのスタートアップCTO、東証一部上場企業のR&D 部門責任者を経て、現職。

    機械学習を用いた金融・証券分野のデータ分析やマーケティングオートメーション、大規模・並列分散システムのアーキテクチャ、高セキュリティ対応のクラウドデザイン等を担当。また、証券・金融業向けFinTechソリューションの開発や人型ロボット向けクラウドAI開発、AIによるコールセンター支援システムの開発などを推進している。

    ▶ Microsoft MVP（Most Valuable Professional）受賞

    ▶ Microsoft Certified Solutions Developer（MCSD: Azure Solutions Architect）

    ▶ 情報処理技術者（ITストラテジスト、システム監査技術者、情報セキュリティスペシャリスト、システムアーキテクト、情報処理安全確保支援士 等）

    Twitter：@hiroshi1000

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上位レビュー、対象国： 日本

手作り工房
5つ星のうち5.0 機械学習を体験したい方に１番目にお勧めする１冊
2017年9月20日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
趣味で機械学習の勉強をしているものです。
今まで、TensorflowやChainerなどの機械学習ライブラリを使った本や機械学習体験本を５冊ぐらい読んできましたが、内容はピカイチです。
お勧めできます。

理由は２つ。
１．仮想マシン（VMWareなど）やDockerなどの環境構築、プログラミング（Pythonなど）必要なく体験できること。
２．AzureML自体が非常によく、データの前処理を含めた機械学習の流れを理解しながら体験できること。
以上です。
要は、技術的に知識や試行錯誤が必要なく、サラッとできる機械学習の内容になっています。
他の機械学習の本は最低でもプログラミングや環境構築の試行錯誤が必要になってきますが、これは違います。
もちろん、詳しく細かく理解するにはAzureMLだけでは理解できないと思いますが、手元にデータがあれば試してみたいと思えるツールであり、非常に面白かったです。
理解しやすいので、機械学習の入門編として教育用ツールとしても使えるのではないでしょうか？
5人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
Amazonのお客様1
5つ星のうち4.0 ９章までやってみました
2016年9月14日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
今9章までやってみました。2章でTwitter APIとVisual Studioでデータ収集プログラムを書いていますが、後続の章にはつながっていません。
３章からAzure Machine Learningを使っっていますが、６章までのサンプルはMS社の「Machine Learning のチュートリアル: Azure Machine Learning Studio で初めてのデータ サイエンス実験を作成する」（日本語サイト有り）を日本語化して整理したものです。とはいえ、細かいプロパティやノードの説明を解説しているため、初心者にはわかりやすくなっています。途中で使う線形回帰とは何かなどの統計学、機械学習分野の知識の説明はほとんどありませんが、ツールとしての使い方を学ぶのであれば十分だと思います。機械学習や統計知識の殆ど無い人でも十分体験できる初心者本になっていると思います。９章はREST API化ですが、８章まで結構細かく説明してくれたのに、急に細かな説明がなくなります（とは言え想像で作業可能）。９章、１０章もキチンと書いてくれたら満点でしたが、残念。なおちょこちょこミス（バージョンアップで変わった？）があります。「Project Columns」は「Select Column in Dataset」に置き換えることだけ気をつければあとは初心者でも単独で勉強できると思います。
15人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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tkr
5つ星のうち2.0 期待はずれ
2016年9月23日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
終始Azure上のMachine Learningの使い方ガイドに徹していて、機械学習をこれからはじめようとする場合の教科書としては不向きだと思います。

Azureを使う前提であれば、手を動かしながら扱うことができるので、便利に活用できるでしょう。
所詮、セミナーとセットの書籍であるという感じがしました。
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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西岡　祐時
5つ星のうち3.0 Step by Step でとてもわかりやすい
2016年7月12日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
Azure MLの使い方がわかりやすく解説されています。機械学習を実践的に用いるには、本書とは別に学習モデルについての知識が必要です。あくまでのAzure MLの使い方の解説です。サンプルも画像などではなく、テキストの統計データなので顔認識などをご期待の方は注意してください。急いで書籍化されたようで誤植が目立ちますが、細かな名称は、図版で確認するのが良いでしょう。書籍作成中にAzure ML側は変更されたのか、P83 からの「Project Columns」は、現在は「Select Columns in Dataset」と思われます。
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
knym
5つ星のうち5.0 機械学習の入口として最適です
2016年7月2日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
機械学習をやってみたいけど、、、
　・機械学習でメジャーな言語　PythonやRをメイン使っておらず覚えるのが面倒
　・難しい数式や理論は流して、とにかく機械学習がどんなものかとりあえず触ってみたい
そんな人にお勧めです。

実際に本書を読みながら、Azure Machine Learningを使っていくとコーディングレスで
簡単なGUI操作だけで本格的な機械学習を体験できます。
理論や使用するアルゴリズム等も初心者が困らないような形で説明してあり分かり易かったです。

ただ、最後までさらっと解説終わってしまうので、さらにもう一歩踏み込んで
機械学習を学ぶためにはどうすれば良いかヒントがあっても良いと思いました。
10人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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bunbunmaru
5つ星のうち4.0 題名に偽りなし。
2018年3月22日に日本でレビュー済み
AMLを初めて触った者ですが、これを読めば機械学習ってなに？
というイメージが付き、最初の一冊でもざっくりイメージを掴むだけ、実際に機械学習動かしたい、などなら問題ないかと思います。

が、恐らくそれだけでは本書中に出てくる「学習用データ」「評価用データ」などの専門用語で躓きます。
それが気になる方、意味まで知りたい方は「機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで」を読んでからこの本をプレーする事をオススメします。

ただし、AML側が少しだけ変化しているのと、若干の誤爆に注意がいります。

他の方も指摘されてますが、AMLである指示の一つに
「Data Transformation→Manipulation→Project Columns」とありますが
「Project Columns」がなくなり代わりに「Select Columns...（略）」を選ぶと動きました。

あとは、「Machine Learning→Initialize Model→Classification→Liner Regression」とありますが
途中クリックするものは「Classification」ではなく、「Regression」です。

誤爆も微々たるもので、実践ガイドという名に偽りはないため
細かい事は置いといてとりあえず体験したいという方なら買って損はないと思います。
役に立った
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アマゾン大好き
5つ星のうち5.0 機械学習の第一歩としてとても良いかも
2016年6月6日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
機械学習は、理屈を何となく理解しても現実に使い始めるにはいろいろとハードルが多かった。
最近はクラウドサービスで機械学習を使える仕組みも増えてきているが、初心者がいきなり触れるのは難しかった。

本書を読んで手順通りに触って行くことで、クラウド上で簡単に機械学習を試しに実践してみることができた。コードを書いたりしなくても、回帰分析や統計分類の概念を触りながら理解できた。準備するのが面倒な、サンプルデータも用意してくれているのが良い。

解説を読んで、サンプルデータで実際にモデルを組み、触って理解するという流れはとても分かりやすい。解説と実践で分かりやすく機械学習全体を網羅しており、俯瞰的に機械学習を理解することもできる良書。

機械学習を使ってデータ分析を手軽に行えるようになるための入口として、本書は最適と思う。
15人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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Amazon Customer
5つ星のうち5.0 初めて読む教科書として最適
2018年3月26日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
Azureで初めて機械学習を試すさいのガイド本として、非常に分かりやすい一冊でした。
プログラミング不要、web上の操作で完結できるので、休日１日で簡単に試せるレベルです。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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