近年、深層学習の成果がさまざまな分野で頭角を現しています。
2016年初めに、人工知能「AlphaGo」が囲碁戦で人間のプロ棋士に5戦4勝という圧倒的な成績で勝ったことで、人工知能に注目が集まりました。
すでにチェスの分野では1997年にIBMのDeepBlueがプロに勝利していましたが、囲碁はチェスよりもはるかに選択肢が多く、
従来の方法ではコンピューターがプロ棋士に勝つことはできないと言われていました。
しかし、機械学習の一分野である深層学習を利用したシステムを構築することで、成果を出すことができたのです。
本書は、Pythonでデータを収集し、収集したデータを機械学習で活用するという一連の作業方法を詳しく解説するものです。
機械学習の重要性は、日々高まっているものの、いったいどのように実務に取り入れたら良いのかという声を聞くようになりました。
本書では、実際にデータの集め方から、機械学習を活用するところまで、実践的なPythonのサンプルコードで紹介します。
深層学習の活用はさまざまな分野に広がっています。
2000万件もの医学論文を学習した人工知能のWatsonが、専門の医師でも診断が難しい特殊な白血病を10分ほどで見抜き、
治療法を変えるよう提案した結果、女性患者の命が救われたというニュースもありました。
この人工知能は、人間の医師では診断が難しかったがん患者の病名を突き止めるなど、医療現場で活躍しています。
このような機械学習の成功例に関するニュースを聞くと、ぜひ、自分の業務でも、活用してみたいと思うのは自然なことです。
機械学習というと、難しい数式が伴うというイメージがあります。
しかし、実際のところ、データを活用する際に、難しい数式を意識する必要はそれほどありません。
利用したいデータさえ手元にあれば、本書に掲載されているプログラムをちょっと改良するだけで、
自分が求めている処理を実現することができることでしょう。
内容（「BOOK」データベースより）Pythonでスクレイピングや機械学習をやってみたい!そんなアナタのための一冊。サンプルコードを動かしながら、仕組みと使い方が理解できます。Python3対応。商品の説明をすべて表示する