ノーコードではじめる機械学習
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著者：久我 涼子 フォーマット：PDF ページ数：260ページ 発行日：2021年12月24日（第1版発行） 特設サイト： https://nocode-ml.studio.site/ ※) 紙書籍は、Amazonでご購入いただけます。 https://www.amazon.co.jp/dp/B09NSF3ZYC
【内容】
本書は、プログラミング一切不要の「Orange」というソフトウェアを使用して、機械学習を使ったデータマイニングについて解説しています。 タイトルの通り「ノーコード」、つまり、プログラミングによるコード（テキスト）を一切記述する必要がないため、プログラミングの知識やスキルがなくても、機械学習をすぐにはじめられるのが特長です。 Orangeは、誰でも無料で利用でき、データの加工や可視化、機械学習のモデル作成、評価、運用までをクリックやドラッグ＆ドロップなどの直感的な操作で実現できます。 ◆ 試し読み https://ryokokuga.github.io/epub-viewer/Bibi/bibi/?book=nc-ml-spl.epub
■ こんな方にオススメ！！
本書は、以下のような読者におすすめの一冊となっております。 ・プログラミングなしで、できるだけ簡単に機械学習を習得したい方 ・機械学習を実務の現場で活用したいと考えている方 ・以前、機械学習に挑戦したけれど挫折してしまった方 ・Pythonを使った機械学習から開放されたい方 ・学校や勉強会などで機械学習の教材を検討している方 本書は、初心者を対象にしているので、機械学習の知識がゼロからでもはじめられます。初心者向けに機械学習の基礎と実践をバランスよく最短距離で学べるように、できるだけ数式に頼らず、直感的に理解できるように心がけました。 本書をきっかけに、機械学習の楽しさや、機械学習を業務で活用するお手伝いができれば幸いです。
【目次】
Chapter1 機械学習をはじめる前に知っておこう 1.1 機械学習で何ができるのかを知ろう 1.2 機械学習の種類を知ろう 1.3 機械学習によるデータマイニングの流れを知ろう 1.4 Orangeを知ろう 1.5 おわりに Chapter2 機械学習の環境を整えよう 2.1 機械学習をはじめるために必要な準備をしよう 2.2 Orangeをインストールしよう 2.3 Orangeを起動してみよう 2.4 ウィジェットを配置してみよう 2.5 おわりに Chapter3 まずは簡単な機械学習を実践してみよう 3.1 課題とデータの特徴について理解しよう 3.2 データを視覚化してみよう 3.3 機械学習を実行してみよう 3.4 機械学習の結果を評価してみよう 3.5 おわりに Chapter4 教師あり学習の回帰について学ぼう 4.1 重回帰分析について学ぼう 4.2 探索的データ分析をやってみよう 4.3 重回帰モデルを作成しよう 4.4 正則化について学ぼう 4.5 おわりに Chapter5 教師あり学習の分類について学ぼう 5.1 k近傍法で分類してみよう 5.2 分類の評価方法について学ぼう 5.3 決定木で分類してみよう 5.4 ロジスティック回帰で分類してみよう 5.5 おわりに Chapter6 教師なし学習について学ぼう 6.1 クラスタリングについて学ぼう 6.2 クラスタリングをやってみよう 6.3 次元削除について学ぼう 6.4 次元削除をやってみよう 6.5 おわりに Chapter7 データの前処理について学ぼう 7.1 データの統合・抽出方法を学ぼう 7.2 欠損値を処理してみよう 7.3 外れ値を処理してみよう 7.4 特徴量エンジニアリングについて学ぼう 7.5 おわりに Chapter8 機械学習を使いこなそう 8.1 SVMに挑戦しよう 8.2 ランダムフォレストに挑戦しよう 8.3 GBDTに挑戦しよう 8.4 付録 8.5 おわりに
■ 書籍のサポートページ
サポートページには、本書で使用するサンプルファイル、補足情報、訂正情報などを掲載しています。是非ご活用ください。 https://github.com/RyokoKuga/orange-book