実践Data Scienceシリーズ PythonではじめるKaggleスタートブック
石原 祥太郎, 村田 秀樹講談社192ページISBN 9784065190067
機械学習タグで同率13位（87冊中）。Zenn・Qiitaなどの2記事で紹介（時点）。
- 紹介記事
- 2件
- 媒体別
- Zenn 1・企業テックブログ 1
- 初めての紹介
- 最新の紹介
この本を選ぶ前に
- 出版年
- （約7年前）
- タグ内の順位
- 機械学習タグで同率13位（87冊中・紹介記事数の順）
この本の前後に読まれている本
紹介記事が「この本の前に」「この本の次に」と読む順番を書いた本です。件数はその順番を書いた記事の数で、並べただけの記事は数えていません。
この本の次に読まれた本
- ゼロから作るDeep Learning 記事1本
「入門書のあとも書籍を参考に勉強するのもいいでしょう」
企業テックブログの記事（2022年） - BERTによる自然言語処理入門 記事1本
「入門書のあとも書籍を参考に勉強するのもいいでしょう」
企業テックブログの記事（2022年）
紹介している記事（2件）
記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。
- 2023年に買った生成AI関連の技術書15選 Zenn · yasuna · · いいね 7
競技プログラミングのようなデータ分析競技としてKaggleを紹介する章で、本書を取り上げている。自身は登録してタイタニック問題に取り組んだ程度の初歩段階で、英語の説明ばかりで戸惑い、最初の一歩を踏み出しにくかったという。本書でKaggleとは何か、どんなことができるのかを知り、登録して一つの課題に挑戦できたと述べ、評価は星5としている。
- 文系出身のデータサイエンティストが実践してきた勉強法を徹底解説 企業テックブログ · DATAFLUCT ·
データサイエンス学習の入門編として紹介している。参考書の中では比較的薄めで、最初の一冊として手に取りやすいとする。対象読者はある程度プログラミングを理解している人だが、コードが載りファイルもダウンロードできるため、ほぼ未経験でも機械学習に触れやすい配慮があるという。まず本書のプログラムを真似して実行し、分析結果を得る楽しみを味わうよう勧めている。
この本について
Kaggleのコンペに参加するための基礎から、Titanic課題を使った予測分析の進め方までを学ぶ入門書である。初学者や、手探りで取り組んできた人を対象に、Kaggleの仕組みやアカウントの準備、ブラウザー上で使えるNotebook環境を説明する。Titanicの分析では、データの確認、仮説に沿った特徴量の作成、複数の機械学習アルゴリズムの比較、ハイパーパラメータの調整、交差検証、アンサンブルを順に扱い、予測結果を提出するまでの作業を追う。さらに、複数テーブル、画像、テキストを含むデータへの取り組み方を示し、参加するコンペの選び方や初学者向けの進め方、分析環境、参考資料も取り上げる。付録では、本文のサンプルコードを詳しく解説する。
楽天ブックスの商品説明と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。