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丸善のおすすめ度
機械学習エンジニアリング～機械学習システム構築のベストプラクティス&デザインパターン～
Andriy Burkov
著
松田晃一
翻訳
発行年月 |
2022年04月 |
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言語 |
日本語 |
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媒体 |
冊子 |
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ページ数／巻数 |
13p,305p |
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大きさ |
24cm |
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ジャンル |
和書／理工学／情報学／人工知能 |
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ISBN |
9784839978358 |
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商品コード |
1034434289 |
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NDC分類 |
007.13 |
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本の性格 |
実務向け |
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新刊案内掲載月 |
2022年05月4週 |
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商品URL
| https://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1034434289 |
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著者紹介
Andriy Burkov（著者）：11の言語で出版されたベストセラー『The Hundred-Page Machine Learning Book（themlbook.com）』の著者。IT 調査会社Gartner の機械学習チームのリーダー。自然言語処理を専門としており、でテキスト抽出・正規化システムの構築に取り組んでいる。
松田晃一（翻訳）：博士（工学、東京大学）。石川県羽咋市生まれ。『宇宙船ビーグル号の冒険』を読みコンピュータの道へ進む。卒論のプログラムをチェックしながら、イラストを描きコミケで本を売る。元ソフトウェア技術者/ 研究者/ 管理職、PAW^2（メタバース）のクリエータ。コンピュータで人生を「少し楽しく」「少しおもしろく」「少し新しく」「少し便利に」すること、HCI/AR/
VR/UX、画像処理、機械学習、説明可能性、MLOps、モバイル機器、書籍の執筆、技術書、SF、一般書の翻訳などに興味を持つ。
著書に『Pythonライブラリの使い方』（カットシステム）、『学生のためのPython』（東京電機大学出版局）、『WebGL Programming Guide』（Addison-Wesley Professional）など、訳書に『プログラミングのための数学』（マイナビ）、『生成Deep Learning』、『詳解OpenCV3』（オライリー・ジャパン）、『デザインのためのデザイン』（ピアソン桐原）などがある。
内容
機械学習システム構築のためのベストプラクティス＆デザインパターン
機械学習は人工知能の同義語となり多くの人に広く知れ渡っていますが、その可能性を十分に活かしている企業は世界でも一握りにすぎません。最新のオープンソースライブラリ、パッケージが提供され、コミュニティは充実していますが、実用的なビジネス上の課題解決に機械学習をどう適用させるかで、多くの企業が四苦八苦しています。
人材不足もその要因の一つではありますが、優秀な機械学習エンジニアやデータアナリストを確保したとしても、1つのモデルを導入するまでにそれなりの期間が必要になってしまうことも起きています。
機械学習モデルのバージョン管理、再現性、スケーリングなど、企業が機械学習の機能を開発する際に直面する主な課題は、サイエンス的な面よりもむしろエンジニアリング的なものですが、一般的なデータサイエンス系の教科書では、機械学習プロジェクトを実施する際のエンジニアリング的な面についてあまり触れていません。
本書はデータの収集、保存、前処理、特徴量エンジニアリング、モデルのテストとデバッグ、本番環境へのデプロイと撤退、ランタイムと本番環境へのデプロイ後のメンテナンスなどに光をあて、解説していきます。
機械学習の応用、ビジネス上の課題を機械学習を使用して解決したい場合に適切なアドバイスを得ることができます。
対象読者として、機械学習の基本を理解し自身でモデルを構築することができるレベルを想定しています。
・機械学習エンジニアリングの仕事に取り組むデータアナリスト
・仕事をもっと構造化したいと考えている機械学習エンジニア
・機械学習エンジニアが提供するモデルを扱うことになるソフトウェアアーキテクト
第1章 はじめに
第2章 プロジェクトを始める前に
第3章 データの収集と準備
第4章 特徴量エンジニアリング
第5章 教師ありモデルの訓練 (第1部)
第6章 教師ありモデルの訓練（第2部)
第7章 モデルの評価
第8章 モデルの導入
第9章 モデルの推論、監視、メンテナンス
第10章 まとめ
