Python機械学習プログラミング PyTorch&scikit-learn編

Python機械学習プログラミング PyTorch&scikit-learn編

4,620円(本体 4,200円+税10%)

品種名
書籍
発売日
2022/12/15
ページ数
712
サイズ
B5変形判
著者
Sebastian Raschka 著/Yuxi (Hayden) Liu 著/Vahid Mirjalili 著/株式会社クイープ 訳/福島真太朗 監修
ISBN
9784295015581

理論からPyTorchの各手法までカバー!

第3版まで続くロングセラーのPyTorch版! 機械学習の基本から、PyTorchによる先進的手法まで本格解説―本書の前半は、定番の機械学習ライブラリscikit-learnによる手法を解説。基本的なモデルから単層ニューラルネットまで実装するほか、データ前処理、次元削減、ハイパーパラメーター、アンサンブル学習、回帰分析などを取り上げます。後半はPyTorchの仕組みを説明し、CNN/RNN/Transformerなどの実装を解説。GAN、グラフニューラルネットワーク、強化学習もカバー。基本の理論からPyTorchの実践まで包括的に学べる一冊です。

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詳細

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著者紹介

◆著者
◎Dr. Sebastian Raschka
ウィスコンシン州立大学マディソン校の統計学助教授。機械学習と深層学習の研究に注力している。
オープンソースの熱心な貢献者でもあり、Grid.aiにおいてAI教育のリードとして、人工知能に興味を持つ人々を支援するという、新しい役割を担う予定。

◎Yuxi (Hayden) Liu
グーグルの機械学習ソフトウェアエンジニア。世界最大の検索エンジンの広告最適化のための機械学習モデル/システムの開発・改良に取り組んでいる。
これまでも、さまざまなデータ駆動型ドメインの業務に機械学習サイエンティストとして従事。

◎Dr. Vahid Mirjalili
コンピュータビジョンのアプリケーションに特化したディープラーニングの研究者。
ミシガン州立大学にて機械工学とコンピュータサイエンスの両方で博士号を取得。
博士課程では、実世界の問題を解決するコンピュータビジョンの新しいアルゴリズムを開発し、引用の多い研究論文をいくつか発表。

◆翻訳者
◎株式会社クイープ
1995年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。主な訳書に、『プログラマーなら知っておきたい40のアルゴリズム 定番・最新系をPythonで実践!』『[第3版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践』『Amazon Web Servicesインフラサービス活用大全 システム構築/自動化、データストア、高信頼化』などがある(いずれもインプレス発行)。www.quipu.co.jp

◆監訳者
◎福島 真太朗
現在、企業で機械学習、データマイニングの研究開発、技術開発の業務に従事。
東京大学理学部物理学科卒業。東京大学大学院新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻 修士課程修了。東京大学大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻 博士課程修了。博士(情報理工学)。専攻は機械学習・データマイニング・非線形力学系。

目次

第1章 「データから学習する能力」をコンピュータに与える
第2章 分類問題―単純な機械学習アルゴリズムの訓練
第3章 分類問題―機械学習ライブラリscikit-learnの活用
第4章 データ前処理―よりよい訓練データセットの構築
第5章 次元削減でデータを圧縮する
第6章 モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス
第7章 アンサンブル学習―異なるモデルの組み合わせ
第8章 機械学習の適用―感情分析
第9章 回帰分析―連続値をとる目的変数の予測
第10章 クラスタ分析―ラベルなしデータの分析
第11章 多層人工ニューラルネットワークを一から実装する
第12章 ニューラルネットワークの訓練をPyTorchで並列化する
第13章 PyTorchのメカニズム
第14章 画像の分類―ディープ畳み込みニューラルネットワーク
第15章 系列データのモデル化―リカレントニューラルネットワーク
第16章 Transformer―Attentionメカニズムによる自然言語処理の改善
第17章 新しいデータの合成―敵対的生成ネットワーク
第18章 グラフニューラルネットワーク―グラフ構造データでの依存性の捕捉
第19章 複雑な環境での意思決定―強化学習

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お詫びと訂正

誤記のためにご迷惑をおかけし、誠に申し訳ございません。

  • 38ページ 網掛け部分。重みの偏微分の式。4行目の後半部分
    • [誤]
      ※以下のように訂正します。
    • [正]
  • 38ページ 網掛け部分。バイアスの偏微分の式。1行目
    • [誤]
      ※以下のように訂正します。
    • [正]
  • 66ページ コードの下から15-16行目
    • [誤]
      loss = (-y.dot(np.log(output)) -
      ((1 - y).dot(np.log(1 - output))) / X.shape[0]
    • [正]
      loss = (-y.dot(np.log(output)) -
      (1 - y).dot(np.log(1 - output))) / X.shape[0]
  • 91ページ ページ下の罫枠内コード2行目
    • [誤]
      feature_names = ['Sepal length', 'Sepal width', 'Petal length', 'Petal width']
    • [正]
      feature_names = ['Petal length', 'Petal width']
  • 92ページ 図3-23
    • [誤]
      ※下記のように変更(口絵vページも同様に変更)
    • [正]
  • 136ページ ページ冒頭部分の箇条書きの数字
    • [誤]
      8.から11.
    • [正]
      1.から4.に変更
  • 139ページ 5.1.4項の箇条書きの数字
    • [誤]
      12.から14.
    • [正]
      1.から3.に変更
  • 148ページ 5.2.2項の箇条書きの数字
    • [誤]
      15.から21.
    • [正]
      1.から7.に変更
  • 149ページ 式(5.2.2)
    • [誤]
      右辺の転置記号T
    • [正]
      転置記号Tを削除
  • 180ページ 6.4.3項の箇条書きの数字
    • [誤]
      5.から8.
    • [正]
      1.から4.に変更
  • 183ページ 6.5節タイトル直前の本文
    • [誤]
      入れ子の交差検証でモデルを選択したほうがよいかもしれない。
    • [正]
      入れ子の交差検証でSVMモデルを選択したほうがよいかもしれない。
  • 193ページ 最初の罫囲みコード下の本文
    • [誤]
      アップサンプリングしたクラス0のサブセットを結合することで、
    • [正]
      アップサンプリングしたクラス1のサブセットを結合することで、
  • 274ページ 式9.5.2の直前の段落。1行目
    • [誤]
      訓練データセットでのMSEがテストデータセットでのMSEよりも值がよい(誤差が小さい)ことがわかる。
    • [正]
      訓練データセットでのMSEの値がテストデータセットでのMSEの値よりもよい(誤差が小さい)ことがわかる。
  • 274ページ 式9.5.2の直前の段落。4~6行目。この段落の最後の文
    • [誤]
      RMSEは平均絶対誤差(mean absolute error:MAE)とも呼ばれるもので、正しくない予測值が以前ほど強調されなくなる。
    • [正]
      または、正しくない予測値が以前ほど強調されない平均絶対誤差(mean absolute error:MAE)を計算することもできる。
  • 483ページ 2つ目の罫囲みのコード6行目
    • [誤]
      >>> test_dl = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size,
    • [正]
      >>> test_dl = DataLoader(list(test_dataset), batch_size=batch_size,
    • 備考:

       ※ 本書p.350で指定されているtorch 1.9.0+torchtext 0.10.0の組み合わせでは、本書のコードで特に問題なく動作します。ただし、それ以降のバージョン(たとえばtorch 1.13.1+torchtext 0.14.1)では、上記のように変更する必要があるようです。

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