クラウド宅建士まんがde INPUTテキスト

◆◆マウス操作だけで機械学習を体験◆◆

本書は「機械学習でできること」と「その方法」を、とことん平易に説明します。
普通なら高度な数学の知識を必要としますが、
本書では、ほぼ中学校で習うレベルで解説しますので、
一般ビジネスマンや文系の学生さんも安心して読めます。

「説明して終わり」ではありません。
「機械学習の組み立てキット」とでも呼ぶべきマイクロソフトのクラウドサービス
「ML Studio（Azure Machine Learning Studio）」を使い、
自分で機械学習の仕組みを作り、動かすところまでを体験します。
さらに、RやPythonによる高度活用など、中級以上の実務家にも役立つ情報を、
経験豊富な技術者集団が提供します。


◆◆進化と広がりをキャッチアップ◆◆

初版の刊行から4年を経て、機械は人間を超える精度で物体を識別できるようになりました。
ロボットやドローン、IoTと機械学習の融合が進展する一方、機械翻訳が実用化され、
音声通訳やAIスピーカーが家庭に普及。
もちろん、Azureの機械学習サービスも大きく拡充されています。

今回の改訂では、最新版のML StudioやR、Python、Visual Studioに対応するとともに、
近年ニーズが高まっている「異常検知」のために1章を書き下ろしました。

第1章　イントロダクション
1.1　身近になった機械学習
1.2　Azure Machine Learning Studio とは？
1.3　ML Studio で機械学習を学ぶメリット

第2章　ML Studio を利用するための準備
2.1　Microsoft アカウントの取得
2.2　ML Studio の利用登録
2.3　ML Studio の起動と基本操作

第3章　機械学習で実現できること
3.1　6 つの用途
3.2　回帰
3.3　クラス分類
3.4　クラスタリング
3.5　情報圧縮
3.6　異常検知
3.7　レコメンデーション

第4章　実践！　回帰による数値予測
4.1　試してみよう
4.2　精度を評価しよう
4.3　精度を向上させよう
4.4　その他の手法

第5章　実践！　クラス分類
5.1　試してみよう
5.2　精度を評価しよう
5.3　精度を向上させよう
5.4　その他の手法

第6章　実践！　クラスタリング
6.1　試してみよう
6.2　結果を評価しよう

第7章　実践！　異常検知
7.1　試してみよう
7.2　結果を評価しよう
7.3　精度を向上させよう

第8章　実践！　レコメンデーション
8.1　試してみよう
8.2　精度を評価しよう
8.3　精度を向上させよう
8.4　レコメンデーションを実用する前に

第9章　インターネットへの公開
9.1　自作モデルをWeb サービス化しよう
9.2　外部からアクセス可能にしよう
9.3　C# によるアクセス
9.4　R 言語によるアクセス
9.5　Python によるアクセス

Appendix　付録
A.1　ML Studio 上でのR やPython による処理記述
A.2　統計解析ツールR のインストール
A.3　Visual Studio のセットアップ

クラウドではじめる機械学習 改訂版 ーーAzure ML Studioでらくらく体験

会計事務所に置いて、すべての業務をクラウド化にすればどのような利点があるのか？事務所経営上の利便性についてわかりやすく解説しています。

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【クラウド】クラウドではじめる機械学習改訂版ーーAzure ML Studioでらくらく体験の評価
2021-03-02更新

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