機械学習による実用アプリケーション構築 事例を通じて学ぶ、設計から本番稼働までのプロセス [ Emmanuel Ameisen ]

事例を通じて学ぶ、設計から本番稼働までのプロセス Emmanuel Ameisen 菊池　彰 オライリー・ジャパンキカイガクシュウニヨルジツヨウアプリケーションコウチク エマニュエル アーマイゼ キクチ アキラ 発行年月：2021年04月23日 予約締切日：2021年03月09日 ページ数：256p サイズ：単行本 ISBN：9784873119502 アーマイゼ，エマニュエル（Ameisen,Emmanuel） 長年にわたり、データサイエンティストとして活躍。現在はStripe社の機械学習エンジニア。Insight　Data　ScienceのAIプログラム（米国の企業Insightが提供している、博士課程修了者（データ分野に限らない）に対するデータサイエンス分野での短期（7週間）集中研修プログラムのこと）の責任者も務めた。また、Local　MotionとZipcarの予測分析と機械学習ソリューションの実装とデプロイにかかわってきた。フランスのトップ3校で人工知能、コンピュータ工学、マネジメントの修士号を取得している 菊池彰（キクチアキラ） 日本アイ・ビー・エム株式会社勤務（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1部　適切な機械学習アプローチの特定（製品目標からMLの枠組みへ／計画の作成）／第2部　機能するパイプラインの構築（最初のエンドツーエンドパイプライン構築／初期データセットの取得）／第3部　モデルの反復（モデルの学習と評価／ML問題のデバッグ　ほか）／第4部　デプロイと監視（モデルデプロイ時の考慮点／デプロイオプションの選択　ほか）／付録A　コードの実行（日本語版補遺） 機械学習は翻訳、推薦システム、異常および不正検出など、さまざまなアプリケーションで利用されており、今後も機能強化のために、機械学習を組み入れるサービスはますます増えていくと考えられています。しかし機械学習はモデルの学習や評価など、これまでのアプリケーションにはない処理が必要となるだけでなく、正常に動作しているかを単純なテストだけでは検証できないなど、特別な配慮が必要となります。本書は機械学習を利用するアプリケーションを設計、構築、デプロイするために注意すべき点をまとめました。繰り返しによりデータやモデルを漸進的に改善する方法、モデル性能の監視やモデルのデバッグを行う方法など、アプリケーションを構築、運用する上で、その品質を左右する一連のプロセスを詳しく解説します。 本 パソコン・システム開発 プログラミング その他 パソコン・システム開発 その他