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微軟Azure機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)手冊(cè) 版權(quán)信息
- ISBN：9787300250953
- 條形碼：9787300250953 ; 978-7-300-25095-3
- 裝幀：暫無(wú)
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
微軟Azure機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)手冊(cè) 本書特色
機(jī)器學(xué)習(xí)借助算法讓計(jì)算機(jī)對(duì)大量流動(dòng)數(shù)據(jù)集進(jìn)行識(shí)別，這種方式能夠通過(guò)歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)事件和行為。微軟公司在其公有云Azure上推出了基于Web使用的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用工具“Azure Machine Learning”，通過(guò)圖表化來(lái)把握“現(xiàn)在的進(jìn)度和結(jié)果”，并配備了各種統(tǒng)計(jì)處理和多樣化的機(jī)器學(xué)習(xí)處理方式，便于開(kāi)發(fā)人員、業(yè)務(wù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行廣泛、便捷地應(yīng)用。
書中通過(guò)大量的微軟機(jī)器學(xué)習(xí)截圖，有步驟地講解了微軟機(jī)器學(xué)習(xí)模板構(gòu)建的方法，是一本實(shí)戰(zhàn)版機(jī)器學(xué)習(xí)入門手冊(cè)。
在以前，僅是運(yùn)作并學(xué)習(xí)的門檻就已很高，更不用說(shuō)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際運(yùn)用。而現(xiàn)在，使用Azure Machine Learning就可以馬上進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)的世界。
我們的目標(biāo)是讓技術(shù)及商務(wù)人士可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，來(lái)創(chuàng)造新的服務(wù)，并通過(guò)數(shù)據(jù)獲得前所未有的視點(diǎn)。
微軟Azure機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)手冊(cè) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
·本書作者千賀大司、山本和貴及大澤文孝均為數(shù)據(jù)專家，且在日經(jīng)BP社主辦的學(xué)習(xí)交流會(huì)“從零開(kāi)始了解‘機(jī)器學(xué)習(xí)’實(shí)踐講座”中擔(dān)任講師，通過(guò)實(shí)際操作針對(duì)Azure ML進(jìn)行了解說(shuō)，具有豐富的實(shí)操經(jīng)驗(yàn)。
·通過(guò)本書的學(xué)習(xí)，讀者無(wú)需編程，完全是通過(guò)拖拽和配置完成，操作簡(jiǎn)單，可快速掌握Azure ML用法，從而把更多的精力放在理解數(shù)據(jù)和算法上。
微軟Azure機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)手冊(cè) 目錄
第1章 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)/1
明晰機(jī)器學(xué)習(xí)/2
機(jī)器學(xué)習(xí)概述/2
機(jī)器學(xué)習(xí)流行的“原因”/4
將機(jī)器學(xué)習(xí)用于商業(yè)的方法/5
消除對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的誤解/9
機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷/9
機(jī)器學(xué)習(xí)是“系統(tǒng)”/11
機(jī)器自己會(huì)變聰明嗎/12
必須決定“特征向量”/12
開(kāi)啟機(jī)器學(xué)習(xí)之旅/14
機(jī)器學(xué)習(xí)專用工具/14
無(wú)須編程就可以使用的Azure ML/15
即使如此，依然想編程/17
通過(guò)判斷目標(biāo)來(lái)選擇分類器/17
第2章 收集數(shù)據(jù)/19
使用公司內(nèi)部數(shù)據(jù)/20
日志文件等歷史數(shù)據(jù)/20
非時(shí)間類型數(shù)據(jù)/22
使用公開(kāi)數(shù)據(jù)/22
DATA.GO.JP/22
DATA.GOV/23
Twitter/23
GitHub/35
第3章 通過(guò)Azure ML創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型/39
Azure ML的基本操作/40
注冊(cè)Azure ML Studio/40
在工作區(qū)進(jìn)行操作/41
機(jī)器學(xué)習(xí)的方法/43
在Azure ML中進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的流程/43
創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)Experiment的編輯界面/45
機(jī)器學(xué)習(xí)模型的構(gòu)成和種類/47
學(xué)習(xí)邏輯/47
計(jì)算邏輯/48
學(xué)習(xí)組件的種類/48
第4章 使用回歸分析預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)/53
什么是回歸分析/54
本模擬所實(shí)現(xiàn)目標(biāo)/54
本模擬所建模型/55
上傳用于分析的數(shù)據(jù)集/57
下載CSV文件樣本/57
將CSV文件作為數(shù)據(jù)集進(jìn)行上傳保存/59
新建Experiment/62
添加和調(diào)整所要分析的數(shù)據(jù)集對(duì)象/64
添加數(shù)據(jù)集/65
將范圍縮小至使用列/70
修復(fù)受損數(shù)據(jù)/75
分離學(xué)習(xí)用數(shù)據(jù)和評(píng)價(jià)用數(shù)據(jù)/80
構(gòu)建學(xué)習(xí)邏輯/83
構(gòu)成回歸分析的組件/83
使用已訓(xùn)練模型預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)用數(shù)據(jù)/87
使用評(píng)分模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)/88
確認(rèn)預(yù)測(cè)值/91
第5章 嘗試使用已建回歸分析模型/95
使用已訓(xùn)練模型進(jìn)行計(jì)算/96
上傳用于計(jì)算的數(shù)據(jù)集對(duì)象/96
在評(píng)分模型右上方輸入數(shù)據(jù)即可得出結(jié)果/97
保存已訓(xùn)練模型，使其在其他Experiment中也可以使用/99
保存已訓(xùn)練模型/100
使用已訓(xùn)練模型進(jìn)行預(yù)測(cè)/102
新建用于預(yù)測(cè)的Experiment /102
創(chuàng)建可進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型/103
觀察運(yùn)行結(jié)果/105
以CSV形式輸出/106
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換組件/107
第6章 提高預(yù)測(cè)精度/111
提高預(yù)測(cè)精度的方法/112
確認(rèn)目前的預(yù)測(cè)精度/113
使用評(píng)估模型對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)/113
確認(rèn)評(píng)價(jià)結(jié)果/115
更改參數(shù)提高精確度/117
更改Linear Regression的參數(shù)/117
優(yōu)化學(xué)習(xí)組件/119
可用于回歸分析的學(xué)習(xí)組件種類/119
更改為貝葉斯線性回歸/120
使用有限的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)/123
使用“Cross Validate Model”組件/125
確認(rèn)“Cross Validate Model”的評(píng)價(jià)結(jié)果/126
第7章 通過(guò)統(tǒng)計(jì)分類進(jìn)行判斷/129
什么是統(tǒng)計(jì)分類/130
本模擬所實(shí)現(xiàn)目標(biāo)/130
本模擬所建模型/131
用統(tǒng)計(jì)分類創(chuàng)建分類機(jī)器學(xué)習(xí)模型/132
新建數(shù)據(jù)集/132
新建Experiment/134
創(chuàng)建數(shù)據(jù)集/134
構(gòu)建學(xué)習(xí)邏輯/137
預(yù)測(cè)和評(píng)價(jià)/139
確認(rèn)和反思學(xué)習(xí)結(jié)果/141
確認(rèn)使用評(píng)價(jià)用數(shù)據(jù)得出的結(jié)果/141
評(píng)價(jià)統(tǒng)計(jì)分類的學(xué)習(xí)結(jié)果/142
使用其他統(tǒng)計(jì)分類學(xué)習(xí)組件/146
第8章 用聚類方法判別相似數(shù)據(jù)/151
什么是聚類/152
本模擬所實(shí)現(xiàn)目標(biāo)/152
本模擬所建模型/154
創(chuàng)建可通過(guò)聚類分析分組的機(jī)器學(xué)習(xí)模型/156
新建數(shù)據(jù)集/156
新建 Experiment/157
添加數(shù)據(jù)集/158
構(gòu)建學(xué)習(xí)邏輯/161
確認(rèn)分組結(jié)果/164
將用于評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)加入到已訓(xùn)練的學(xué)習(xí)模型中/167
第9章 活用實(shí)驗(yàn)結(jié)果/173
Web API化/174
數(shù)據(jù)可視化/178
第10章 讓機(jī)器越來(lái)越聰明/179
進(jìn)行模型的二次學(xué)習(xí)/180
用Web API更新公開(kāi)的分類器（模型更新）/187
附錄 使用Azure ML的方法/201
創(chuàng)建環(huán)境/202
創(chuàng)建Microsoft賬戶/202
激活訂閱/203
登錄Azure/208
云優(yōu)化您的業(yè)務(wù)/208
創(chuàng)建工作區(qū)/210
訪問(wèn)Azure ML Studio/211
關(guān)于收費(fèi)/213
免費(fèi)使用/214
展開(kāi)全部
微軟Azure機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)手冊(cè) 作者簡(jiǎn)介
千賀 大司（Hiroshi Senga）
FIXER公司總經(jīng)理
微軟Azure解決方案架構(gòu)師、信息處理技術(shù)人員
1999年畢業(yè)于名古屋大學(xué)法學(xué)部。曾在佳能IT部門作為金融高級(jí)軟件工程師致力于國(guó)內(nèi)外銀行及年金系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。隨后10余年一直在提供股票分析服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)投公司擔(dān)任CTO，目前擔(dān)任東證一部上市企業(yè)R D的部門負(fù)責(zé)人。擅長(zhǎng)金融、證券分析和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)數(shù)據(jù)分析、市場(chǎng)自動(dòng)化及大規(guī)模并發(fā)分散系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)，F(xiàn)在，一方面支持機(jī)器學(xué)習(xí)等使用Azure服務(wù)的數(shù)字市場(chǎng)，一方面致力于推進(jìn)面向證券、金融的FinTech解決方案的研究以及由人造機(jī)器人的人工知能或者人工智能構(gòu)成的呼叫中心支援系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。
山本 和貴（Kazuki Yamamoto）
FIXER公司數(shù)據(jù)科學(xué)家千賀 大司（Hiroshi Senga）
FIXER公司總經(jīng)理
微軟Azure解決方案架構(gòu)師、信息處理技術(shù)人員
1999年畢業(yè)于名古屋大學(xué)法學(xué)部。曾在佳能IT部門作為金融高級(jí)軟件工程師致力于國(guó)內(nèi)外銀行及年金系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。隨后10余年一直在提供股票分析服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)投公司擔(dān)任CTO，目前擔(dān)任東證一部上市企業(yè)R&D的部門負(fù)責(zé)人。擅長(zhǎng)金融、證券分析和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)數(shù)據(jù)分析、市場(chǎng)自動(dòng)化及大規(guī)模并發(fā)分散系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)，F(xiàn)在，一方面支持機(jī)器學(xué)習(xí)等使用Azure服務(wù)的數(shù)字市場(chǎng)，一方面致力于推進(jìn)面向證券、金融的FinTech解決方案的研究以及由人造機(jī)器人的人工知能或者人工智能構(gòu)成的呼叫中心支援系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。
山本 和貴（Kazuki Yamamoto）
FIXER公司數(shù)據(jù)科學(xué)家
2015年畢業(yè)于東京都立產(chǎn)業(yè)技術(shù)高等專業(yè)學(xué)校制造工學(xué)部的電子信息工學(xué)系。在高等專業(yè)學(xué)校的畢業(yè)論文研究中，為了預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)輻輳?fù)瑱C(jī)器學(xué)習(xí)相遇，之后一直著迷于機(jī)器學(xué)習(xí)。從事于人工智能云的開(kāi)發(fā)，將使用微軟Azure ML的深層學(xué)習(xí)研究及通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)提高服務(wù)質(zhì)量的音聲識(shí)別、面部識(shí)別、個(gè)性化引擎等進(jìn)行組合。
大澤 文孝（Fumitaka Oosawa）
科技作家 程序設(shè)計(jì)師 信息處理技術(shù)人員
主要面向開(kāi)發(fā)人員在雜志報(bào)刊上撰寫有關(guān)服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)編程、安全等文章。近幾年，主要從事網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及開(kāi)發(fā)。著有《掌握幫神技能：掌握J(rèn)ava編程入門》 《掌握幫神技能：網(wǎng)絡(luò)和編程基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)》 《Amazon Web Services云端設(shè)計(jì)模式安裝指導(dǎo)》等書籍
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