日経BP社より、弊社の千賀大司と山本和貴が執筆した書籍「さわってわかる機械学習 Azure Macine Learning 実践ガイド」が、出版されました。

 

■さわってわかる機械学習 Azure Macine Learning 実践ガイド
FIXER 千賀 大司 (著), FIXER 山本 和貴 (著), 大澤 文孝 (著),日本マイクロソフト (監修) 
単行本: 232ページ
出版社: 日経BP社 (2016/6/3)
言語: 日本語
ISBN-10: 4822236471
ISBN-13: 978-4822236472
発売日： 2016/6/3

 

■内容紹介
SEに使ってほしい機械学習サービス「Azure Machine Learning」
これまで機械学習といえば専門的なスキルがなければ使いこなせないものでしたが、今はそうではありません。SEなら誰でも使いこなせるほど、機械学習サービスのハードルは下がっています。とはいえ、機械学習ならではのコツがありますので、本書では基本的なことから解説しています。

本書の狙いは、Azure Machine Learningを使いこなせるようになり、機械学習をあなたのスキルにすることです。

第1章　とにかく機械学習が何かを知る
第2章　実践:データを集めよう
第3章　Azure Machine Learningで機械学習モデルを作ろう
第4章　実践編(1)　回帰分析を使ってデータを予測する
第5章　実践編(2)　作った回帰分析モデルを使ってみる
第6章　実践編(3)　予測精度を向上する
第7章　実践編(4)　統計分類で判定する
第8章　実践編(5)　クラスタリングで似たものを判定する
第9章　実践:実験結果を活用しよう
第10章　実践:どんどん賢くさせよう
Appendix A　Azure Machine Learningを利用する方法

 

■著者略歴
千賀 大司
株式会社FIXERジェネラルマネージャー。Microsoft Certified Solutions Developer(MCSD:Azure Solutions Architect)、情報処理技術者(ITストラテジスト、システム監査技術者、システムアーキテクト)。1999年名古屋大学法学部卒。現キヤノンITソリューションズにて金融SEとして国内外の銀行、年金システムの開発に携わった後、株式分析サービスのWeb系ベンチャーにて10年余りCTOを務め、東証一部上場企業のR&D部門責任者を経て、現職

 

山本 和貴
株式会社FIXERデータサイエンティスト。2015年東京都立産業技術高等専門学校ものづくり工学科電子情報工学コース卒。高等専門学校での卒業研究にて、ネットワークの輻輳予測のために機械学習と出会い、以来、機械学習に傾倒している。Azure Machine Learningを使ったディープラーニング(深層学習)の研究や、機械学習を使ったより高度なサービスとして、音声認識や顔認証、パーソナライズエンジンなどを組み合わせたAIクラウドの開発に従事

 

大澤 文孝
テクニカルライター。プログラマー。情報処理技術者(「情報セキュリティスペシャリスト」「ネットワークスペシャリスト」)。雑誌や書籍などで開発者向けの記事を中心に執筆。主にサーバーやネットワーク、Webプログラミング、セキュリティの記事を担当する。近年は、Webシステムの設計・開発に従事

 

笹木 幸一郎
日本マイクロソフト株式会社。クラウド&ソリューションビジネス統轄本部グローバルブラックベルトAnalytics Technology Lead。インキュベーション組織で新しい製品を主流製品にするための活動に従事。Azure Machine Learningの他にCortana Intelligence SuiteやMicrosoft Serverなどデータに関する製品・サービスを担当。機械学習、AI、ロボットなどなどバズワードとなっているものを実際のシステムに落とし込むことに奮闘する現場エンジニア

 

佐藤 直生
日本マイクロソフト株式会社。デベロッパーエバンジェリズム統括本部テクニカルエバンジェリズム本部Microsoft Azureテクノロジスト。2010年に日本マイクロソフトに入社以来、パブリッククラウドサービスであるAzureやデータ関連のサービスのエバンジェリストとして、技術啓蒙や実プロジェクトの技術支援を担当

(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

 

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https://www.amazon.co.jp/dp/4822236471/

 

■本件に関するお問い合わせ（報道機関向け）
株式会社FIXER 広報担当
E-mail：prd@fixer.co.jp　TEL：03-3455-7755　FAX：03-3455-7500