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所蔵数 1 在庫数 1 予約数 0

書誌情報サマリ

書名

LightGBM予測モデル実装ハンドブック  モデル評価・精度改善・可視化実務活用のための   Pythonライブラリ定番セレクション

著者名 毛利 拓也/著
著者名ヨミ モウリ,タクヤ
出版者 秀和システム
出版年月 2023.6


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No. 所蔵館 資料番号 請求番号 資料種別 配架場所 帯出区分 状態 貸出
1 千里210485421007.1/モ/一般図書成人室 在庫 

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機械学習

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1003000899962
書誌種別 図書
書名 LightGBM予測モデル実装ハンドブック  モデル評価・精度改善・可視化実務活用のための   Pythonライブラリ定番セレクション
書名ヨミ ライト ジービーエム ヨソク モデル ジッソウ ハンドブック(パイソン ライブラリ テイバン セレクション)
副書名 モデル評価・精度改善・可視化実務活用のための
副書名ヨミ モデル ヒョウカ セイド カイゼン カシカ ジツム カツヨウ ノ タメ ノ
著者名 毛利 拓也/著
著者名ヨミ モウリ,タクヤ
出版者 秀和システム
出版年月 2023.6
ページ数 359p
大きさ 21cm
ISBN 4-7980-6761-2
ISBN 978-4-7980-6761-2
分類記号 007.13
内容紹介 LightGBMの仕組みや実務への活用方法をハンズオン形式で学ぶ技術書。サンプルコードのダウンロードサービス付き。クラウド実行環境Google Colaboratory対応。
著者紹介 AIスタートアップでプロジェクトマネージャーとして機械学習システムの開発運用プロジェクトなどをリード。共著に「PyTorchニューラルネットワーク実装ハンドブック」など。
件名1 機械学習

(他の紹介)内容紹介 勾配ブースティングの理論と実装を学ぶ!LightGBMは勾配ブースティングの1つで大規模データを学習でき、高精度の予測モデルを実装できます。本書は予測モデルの実装方法の解説だけでなく、モデルの運用で必要になる特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータ最適化、予測値可視化などの実装方法を解説しています。また、決定木→XGBoost→LightGBMへの発展についても、数式を基に丁寧に解説しています。
(他の紹介)目次 第1章 予測モデルの概要(予測モデル
機械学習アルゴリズム ほか)
第2章 回帰の予測モデル(データ理解
線形回帰 ほか)
第3章 分類の予測モデル(データ理解
ロジスティック回帰 ほか)
第4章 回帰の予測モデル改善(データ理解
線形回帰 ほか)
第5章 LightGBMへの発展(回帰木の計算量
回帰木の勾配ブースティング ほか)
(他の紹介)著者紹介 毛利 拓也
 大学院で量子コンピュータの素子となる量子ビットの理論モデルを研究、論文を執筆し修了。SIerではエンジニアとして、基幹システム(SAP)の開発運用プロジェクトに従事。コンサルティング会社ではITコンサルタントとして基幹システムの導入および開発運用プロジェクトをリード。AIスタートアップではプロジェクトマネージャーとして機械学習システムの開発運用(MLOps)プロジェクトおよびMLOps基盤の構築プロジェクトをリード(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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