著作者

Ｖａｌｌｉａｐｐａ　Ｌａｋｓｈｍａｎａｎ／著　Ｓａｒａ　Ｒｏｂｉｎｓｏｎ／著　Ｍｉｃｈａｅｌ　Ｍｕｎｎ／著　鷲崎弘宜／訳　竹内広宜／訳　名取直毅／訳　吉岡信和／訳

メーカー名/出版社名

オライリー・ジャパン

出版年月

2021年10月

ISBNコード

978-4-87311-956-4
(4-87311-956-1)

頁数・縦

３８７Ｐ　２４ｃｍ

分類

工学／電気電子工学 ／機械学習・深層学習

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出版社の商品紹介

出版社からのコメント

機械学習のベストプラクティスが学べるデザインパターン集！タイトルに「デザインパターン」とあるように、機械学習で繰り返し登場する課題を３０のパターン（データ表現、問題表現、モデルの訓練、再現性、柔軟性、接続性、説明性、公平性などに関するもの）に分類し、それぞれについてベストプラクティスを提示・解説します。手を動かしながら機械学習を試したい初心者の実践的な入門書としても、現場のデータサイエンティストのリファレンスとしても読んでもらえる内容となっています。アメリカ海洋気象庁の研究者として、さらにＧｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄのデータ分析＆ＡＩ部門トップとしての豊富な経験に基づく実用本位の一冊です。

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