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仕事ではじめる機械学習 第2版 単行本（ソフトカバー） – 2021/4/23

4.0 5つ星のうち4.0 52個の評価
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購入オプションとあわせ買い

2018年の発行以来、多くの読者に支持された書籍を全面改訂!不確実性の高い機械学習プロジェクトについて、「仕事で使う」という観点から整理するコンセプトはそのままに、初版の発行後に登場した概念や課題を取り上げます。
「機械学習でいい感じにしてくれ」と突然上司に言われたとき、本書で学んだことが読者の力になるはずです。本書で得た知識は読者が「いま」困っている問題を解決する助けとなるでしょう。
第2版では「ML Ops」「機械学習モデルの検証」「バンディットアルゴリズム」「オンライン広告での機械学習」に関する新章を書き下ろし!
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  1. 本の長さ
    352ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    オライリージャパン
  4. 発売日
    2021/4/23
  5. 寸法
    21 x 15 x 2 cm
  6. ISBN-10
    4873119472
  7. ISBN-13
    978-4873119472
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商品の説明

著者について

有賀 康顕（ありが みちあき）：電機メーカーの研究所、レシピサービスの会社、Clouderaを経て現在はTreasure Data所属。ソフトウェアエンジニアとして、機械学習を利用するためのプラットフォームやCustomer Data Platformの開発を行う。

中山 心太（なかやま しんた）：電話会社の研究所、ソーシャルゲームの会社、機械学習によるウェブマーケティングの会社、フリーランスを経て、現在は株式会社Next Intを起業。自社サービスの開発のほか、ゲーム開発における企画や、機械学習案件の受託を行う。機械学習、ゲームデザイン、ビジネス設計、新規事業企画など、広く薄く何でもやる高機能雑用。

西林 孝（にしばやし たかし）：ソフトウェアエンジニア。独立系SIer、ソフトウェアベンダーを経て現在は株式会社VOYAGE GROUP所属。インターネット広告配信サービスの広告配信ロジックの開発に従事。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ オライリージャパン; 第2版 (2021/4/23)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2021/4/23
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 352ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4873119472
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4873119472
  • 寸法 ‏ : ‎ 21 x 15 x 2 cm
  • カスタマーレビュー:
    4.0 5つ星のうち4.0 52個の評価

著者について

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中山 心太

中山 心太

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株式会社NextInt 代表取締役

電気通信大学大学院博士前期課程修了後、NTT情報流通プラットフォーム研究所（現ソフトウェアイノベーションセンタ、セキュアプラットフォーム研究所）にて情報セキュリティ・ビッグデータ関連の研究開発に従事。その後、統計分析、機械学習によるウェブサービスやソーシャルゲーム、ECサービスのデータ分析、基盤開発、アーキテクチャ設計などを担当。2017年に株式会社NextIntを創業し、現在は機械学習に関するコンサルティングや、ゲームディレクター、グループウェア開発を行っている。

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上位レビュー、対象国： 日本

岡元大輔
5つ星のうち5.0 機械学習の文脈で効果検証やMLOpsに触れている良書
2021年5月7日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
機械学習の技術に触れている本はかなり多くありますが、機械学習の文脈で効果検証やMLOpsに触れている数少ない良書であると思います(しかも著者の実践の知見がふんだんに含まれている)

機械学習を使わない方法を考える、生データは必ず見る、など機械学習を学び始めた頃は気付けなかった観点が盛り込まれています。なので、実際に機械学習の実務に入る前に一読しておくことをおすすめします。
25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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R
5つ星のうち1.0 色がわかりにくい
2022年5月6日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
白黒なのに色分けしてもわからない
1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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resesarch_beat
5つ星のうち5.0 機械学習の実務への第一歩
2023年7月13日に日本でレビュー済み
本書では機械学習のプロジェクトの始め方、どのように連携するか、データの収集管理、どのように最終的に分析を立てるかを意識した章立てとなっております。機械学習を学び始めてからそれではどう行動に移すのかというところを気になる方(エンジニア、またはそれに付随する職種)が特にに役立つ書籍となるかと思います。もちろんデータサイエンス、分析を行うことにもプロジェクトの流れを知りたいと思う方には良書です。

第Ⅰ部ではMLプロジェクトを進めるに当たっての知識の章で、ここはもし既に基礎的な統計や因果推論の知識があれば、例えば3章、7章辺りをある程度時間をかけずに読めるかと思います。第Ⅱ章では実際に手を動かしPythonに慣れながら進められます。

開発でのよくあるワークフローでもそこにはデータサイエンティスト、機械学習エンジニアの方々、ソフトウェアエンジニア、データエンジニアなどのより開発運用の方々と複数の役割をもって進めていきます。ここの共同作業をより理解する一端にもなる書籍かと思います。
4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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伊藤　純也
5つ星のうち1.0 内容の割に高い
2022年1月11日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
基礎的なことを学ぶにしても、またプロセスを学ぶにしても不十分。読み物としても、なるほど、そうだったのかと思わせてもらえませんでした。
5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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