Ｋａｇｇｌｅで学んでハイスコアをたたき出す！Ｐｙｔｈｏｎ機械学習＆データ分析
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本書はデータ分析コンペティション(分析コンペ)を開催する「Kaggle」で出された課題を通じて、機械学習やディープラーニング、アンサンブル、転移学習などを学ぶものです。言語は機械学習に最適なPythonを使っています。実際に公開されたコンペを題材にしていますので、実践的に学ぶことができます。さらにコンペ上位入賞者が使っているテクニックなども紹介、データ分析はもとより、ＡＩの基礎技術を学ぶ上でも大いに役立つことでしょう。
1章 逆引き「Kaggleのすべて」
2章 分析コンペで上位を目指すためのチュートリアル
3章 回帰モデルと勾配ブースティング木による「住宅価格」の予測
4章 画像認識コンペで多層パーセプトロン（MLP）を使う
5章 画像分類器に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を実装する
6章 学習率とバッチサイズについての考察
7章 一般物体認識で「アンサンブル」を使う
8章 転移学習からのファインチューニング
9章 時系列データをRNN（再帰型ニューラルネットワーク）で解析する
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