515hikaru
scikit-learn を使って学習や学習済みモデルの評価をする「コード」に焦点を当てた本です。どのようなコードを書くべきなのか、どんな課題を解決するためにこのように書いたのか、ということを書いています。 内容などについての詳細はイベント前に書いた記事をご覧ください。 https://blog.515hikaru.net/entry/2019/09/16/234218
どんな人に向けた本なのか
内容としては、わたしが PoC プロジェクトの実験を円滑に進めるために実施してきたことのまとめです。2 年前の自分に渡したい本として書きました。強いて対象読者を挙げるなら、次のような人になると思います。 ・scikit-learnをドキュメントなどのサンプルコードを切り貼りして使っている人 ・様々な処理が複雑に依存してしまい、ひとつ関数を編集すると他の部分にも影響が出るようなコードを書いてしまう人 ・scikit-learnのAPIが統一されている恩恵を正直感じたことがない人
どんな人に向けてかかれた本でないのか
・機械学習初学者 ・機械学習の理論的な側面を学びたい人 ・モデルの精度を追求する方法を学びたい人 ・機械学習コンペで勝つ方法を知りたい人 ・深層学習フレームワークに関するコードの書き方を知りたい人 ・Tensorflow や numpy などの低レベルな API を駆使して実装することを仕事にしている人