本書では、PyCaretという強力なライブラリを使いながら、ただの解説本にとどまらず、機械学習の基礎を網羅する内容を提供します。機械学習の理解を「何だかよくわからないけど凄いもの」から、「ある程度、中身を知っていて使える」レベルに引き上げたい皆さんに、最適な一冊を提供します。 本書では、理論と実践のバランスを重視しています。まず、なるべく数式を使わずに、直感的な理解ができるように機械学習の理論について解説します。具体例や図を多く使い、楽しみながら学べるように工夫しています。また、正確さを犠牲にせず、できるだけわかりやすく説明しています。 次に実践面では、Pythonというプログラミング言語と、PyCaretという機械学習やその周辺に関する処理が1つにまとまったライブラリを用います。ただの「PyCaret日本語Tips」のような内容ではなく、あくまでPyCaretを用いて機械学習に関する一連処理を理解できるようになっています。ソースコードはすべて、後述するGoogle Colaboratoryというサービスを使ってすぐに実行できるようになっています。また、本書のサポートサイトでは、ソースコードのダウンロードも可能です。 機械学習の分野は日々刻々と進化しており、新たなサービスや技術が絶え間なく登場しています。この本を通じて、機械学習の基本理論と実践的なスキルを身につけ、そんな広大で革新的な世界へ一緒に足を踏み入れましょう。 CHAPTER 01　Pycaretとは CHAPTER 02　環境構築 CHAPTER 03　機械学習の流れ CHAPTER 04　教師あり学習　回帰分析 CHAPTER 05　教師あり学習　分類 CHAPTER 06　教師なし学習　クラスタリング CHAPTER 07　データの前処理 CHAPTER 08　モデルチューニング CHAPTER 09　評価指標 CHAPTER 10　デプロイ APPENDIX　Pythonの基礎やPycaretの補足