【本書の概要】
人工知能開発の分野では、機械学習（教師あり学習）を利用した開発が非常に多くなってきています。
本書は、機械学習の基礎から、Pythonのフレームワーク（scikit-learn：サイキットワーン）や
NUmPyといったライブラリを利用した開発方法について、初学者でも理解しやすいようにイラストを交えて、
丁寧に解説した書籍です。
本書では教師あり学習だけにとどまらず、教師なし学習についても触れています。

【本書の特徴と構成】
機械学習について基礎からきちんと学習できよう、構成を工夫しています。

第1章では開発環境の準備について解説しています。
第2章では機械学習に必要なPythonの基礎知識について丁寧に解説しています。
第3章では機械学習でよく利用するグラフの描画について主だった方法を中心に解説しています。
第4章では機械学習に必要な数学の知識について必要最低限の解説をしています。

第5章では教師あり学習（回帰）についてサンプルを元に丁寧に解説しています。
第6章では教師あり学習（分類）についてサンプルを元に丁寧に解説しています。
第7章ではニューラルネット・ディープラーニングの基本について解説しています。
第8章ではニューラルネット・ディープラーニングの応用について解説しています。
第9章では教師なし学習について、ポイントを押さえて解説しています。

特に第5章から第9章では、機械学習を学ぶ過程でつまづきやすいポイントについて
著者がピックアップし、丁寧に解説しています。

【対象読者】
機械学習について学びたい初学者

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