現場で使える！ＮｕｍＰｙデータ処理入門

機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法
ＡＩ　＆　ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ　

翔泳社
吉田拓真　尾原颯　

• 価格: 4,180円（本体3,800円＋税）
• 発行年月: 2018年11月
• 判型: Ａ５
• ISBN: 9784798155913

内容情報

[BOOKデータベースより]

ビッグデータを扱う機械学習・データサイエンスの現場では、Ｐｙｔｈｏｎで利用できる高機能で使いやすい数学・科学系ライブラリが急速に広まってきています。本書は、機械学習・データサイエンスの現場でよく利用されているＮｕｍＰｙの基本から始まり、現場で使える実践的な高速データ処理手法について解説します。特に、現場でよく扱う配列の処理に力点を置いています。最終章では機械学習における実践的なデータ処理手法について解説します。

１　ＮｕｍＰｙの基本（ＮｕｍＰｙの基本とインストール方法；多次元データ構造ｎｄａｒｒａｙの基礎　ほか）
２　ＮｕｍＰｙ配列を操作する関数を知る（配列を形状変換するｒｅｓｈａｐｅ；配列末尾へ要素を追加するａｐｐｅｎｄ　ほか）
３　ＮｕｍＰｙの数学関数を使う（ＮｕｍＰｙの数学関数・定数のまとめ；要素の平均を求めるａｖｅｒａｇｅとｍｅａｎ　ほか）
４　ＮｕｍＰｙで機械学習を実装する（配列の正規化（ｎｏｒｍａｌｉｚｅ）、標準化をする方法；線形回帰をＮｕｍＰｙで実装する　ほか）

[日販商品データベースより]

機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法



【本書の概要】

ビッグデータを扱う機械学習の現場では、Pythonの高機能で利用しやすい数学・科学系ライブラリが急速に広まってきています。

本書は、機械学習・データサイエンスの現場でよく利用されているNumPyの基本から始まり、

現場で使える実践的な高速データ処理手法について解説します。

特に、現場でよく扱う配列の処理に力点を置いています。

最終章では機械学習における実践的なデータ処理手法について解説します。



【NumPy（ナンパイ）とは】

NumPyは、機械学習・データサイエンスの現場で扱うことの多い多次元配列（行列やベクトル）を

処理する高水準の数学関数が充実しているライブラリです。

Python単体では遅い処理であっても、C言語なみに高速化できるケースもあり、

機械学習・データサイエンスの分野におけるデータ処理に欠かせないライブラリとなっています。



【対象読者】

機械学習エンジニア、データサイエンティスト



【著者紹介】

吉田拓真（よしだ・たくま）

データサイエンス関連のサービスを提供する株式会社Spot 代表取締役社長。

Webメディア『DeepAge』編集長。



尾原 颯（おはら・そう）

東京大学工学部機械工学科所属。

大学ではハードウェア寄りの勉強が多め。

趣味はアカペラとテニス。基本的に運動が好き。最近、ランニングを始める。