Azure MLは機械学習を行うにはとっつきやすいサービスです。
この本では、Azure ML での簡単な例題の実装を紹介するとともに、MLの処理内容、考え方を明快に記載しています。
深くはない内容ですが、理論と実装を示してゼロからAzure MLを利用するためのいい入り口になると思います。
試用は無料ではありますが、有料のサービスを前提にしているということで、Azureとは縁のない人には使い勝手の悪い本かもしれませんが、Azureを利用している人で、ゼロからMLをやりたいという人にはお勧めです。

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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 単行本(ソフトカバー) – 2015/6/19
自分で試せば“ナルホド!”納得
マイクロソフト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仕組み(Azure ML)を利用すると、
Webブラウザから誰でも気軽に“動く”仕組み作りを体験することができます。
本書はこれを利用して、機械学習への入門をひたすら平易に手引きします。
「解説だけではピンと来ない」という非エンジニアの方々も、
ほとんどマウス操作だけで、機械学習の仕組みを構築できます。
その手順や動作を通じて、機械学習の何たるかが腑に落ちると思います。
マイクロソフト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仕組み(Azure ML)を利用すると、
Webブラウザから誰でも気軽に“動く”仕組み作りを体験することができます。
本書はこれを利用して、機械学習への入門をひたすら平易に手引きします。
「解説だけではピンと来ない」という非エンジニアの方々も、
ほとんどマウス操作だけで、機械学習の仕組みを構築できます。
その手順や動作を通じて、機械学習の何たるかが腑に落ちると思います。
- 本の長さ304ページ
- 言語日本語
- 出版社リックテレコム
- 発売日2015/6/19
- 寸法18.5 x 2 x 23.6 cm
- ISBN-104897979927
- ISBN-13978-4897979922
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登録情報
- 出版社 : リックテレコム (2015/6/19)
- 発売日 : 2015/6/19
- 言語 : 日本語
- 単行本(ソフトカバー) : 304ページ
- ISBN-10 : 4897979927
- ISBN-13 : 978-4897979922
- 寸法 : 18.5 x 2 x 23.6 cm
- Amazon 売れ筋ランキング: - 668,828位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- - 8,402位工学 (本)
- カスタマーレビュー:
-
トップレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
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2018年5月11日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
2015年7月20日に日本でレビュー済み
Azure Machine Learning の登場により、機械学習の専門の開発者でなくても、機械学習を Web で利用できるようになりました。
本書では Azure Machine Learning の手順が示されており、実際のデータで機械学習を試しながら身に付けることができます。
Web 上のサービスとして提供されているためワークフローを短時間で構築でき、学習効率は高いです。
機械学習の各手法の理論について、数学をベースとした説明がなされているため、
アルゴリズムの選択やチューニングの指針の理解が深まり、応用範囲が広がるでしょう。
例えば、「線形回帰」と「ベイズ線形回帰」の違いや使い分けについて理解できるようになります。
ところで本書には、数学の知識があまりない人でも理解できるようにと義務教育レベルからの数学の解説があります。
しかし、機械学習の仕組みを理解するには数学 (とくに確率統計) への慣れが必要であり、さすがに無理を感じるところです。
数学の経験を持つ人でも機械学習を机上だけで理解するのは難しく、理論と実践の反復が必要になると思います。
また、Azure Machine Learning についての説明がところどころ十分ではないので、必要に応じて公式ドキュメントを参照するとよいでしょう。
https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/articles/machine-learning-what-is-machine-learning/
本書では Azure Machine Learning の手順が示されており、実際のデータで機械学習を試しながら身に付けることができます。
Web 上のサービスとして提供されているためワークフローを短時間で構築でき、学習効率は高いです。
機械学習の各手法の理論について、数学をベースとした説明がなされているため、
アルゴリズムの選択やチューニングの指針の理解が深まり、応用範囲が広がるでしょう。
例えば、「線形回帰」と「ベイズ線形回帰」の違いや使い分けについて理解できるようになります。
ところで本書には、数学の知識があまりない人でも理解できるようにと義務教育レベルからの数学の解説があります。
しかし、機械学習の仕組みを理解するには数学 (とくに確率統計) への慣れが必要であり、さすがに無理を感じるところです。
数学の経験を持つ人でも機械学習を机上だけで理解するのは難しく、理論と実践の反復が必要になると思います。
また、Azure Machine Learning についての説明がところどころ十分ではないので、必要に応じて公式ドキュメントを参照するとよいでしょう。
https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/articles/machine-learning-what-is-machine-learning/
2016年4月17日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
クラウド、機械学習に興味がありました。この本で一通り試すことができました。プログラムからのクラウド接続の解説もありがたいです。
2015年12月12日に日本でレビュー済み
学びたい本題へ進む前に環境構築で挫折するのはITの勉強をしているとよくあることかと思いますが、面倒な環境構築をスッ飛ばして、クラウドですぐに本題の機械学習を体験できるところが非常によかったです。もちろん本書の扱う範囲は初歩の初歩ですが、余計なところでつまずかないのは大変良いと思います。紙書籍なのでやむを得ないですが、Azureの設定画面は早くも少し変わってきています。でも簡単な英単語をちゃんと追っていけば問題なく使えます。