「4GM本」の翻訳書『Kaggle Grandmasterに学ぶ 機械学習 実践アプローチ』が出版されます
マイナビ出版より8月に『Kaggle Grandmasterに学ぶ 機械学習 実践アプローチ』と題した書籍が出版されることになりました。 世界各国で出版・公開された書籍 "Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem" の翻訳書です。 豊富なコード例と機械学習にまつわる基礎的な内容を取り上げています。
https://www.amazon.co.jp/dp/4839974985/
"Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem"は、国際的なデータサイエンスコミュニティ「Kaggle」で史上初めて全カテゴリで最上位の称号を獲得した Abhishek Thakur さん による書籍です。 日本ではKaggleコミュニティを中心に「4GM本」とも呼ばれ、話題を呼びました。
交差検証や特徴量エンジニアリングなどモデル作成以前の重要な要素にも紙面が割かれ、コードの再現性やモデルのデプロイといった話題にも踏み込みます。 モデル作成では、表形式のデータセットだけでなく、画像認識や自然言語処理に関する内容が具体的なPython実装と共に示されます。
"KaggleのGrandmasterが書いた本"と聞くと高尚な話題が展開される印象を受ける方もいるかもしれませんが、本書の節々からは性能を追求するだけではなく実運用にも重きを置いた著者の姿勢が垣間見えます。 Kaggleコミュニティに限らず機械学習に興味を持つ多くの方に手に取っていただきたい一冊です。
原著のPDFは下記リンクで無料公開されています。日本語への翻訳によって、より多くの方に触れていただく機会になれば嬉しいです。
購入する前に一度無料版をのぞいてみてください。すべての人がこのcode-firstの本を気に入るとは限りません 😉
— abhishek (@abhi1thakur) July 2, 2021
ここから無料版を見つけることができます。https://t.co/dgquJtaGAT https://t.co/gNLMBHq1K1
翻訳では、原著のニュアンスを保持しつつ、日本語として自然になるような訳を心掛けました。訳者の知る限り日本で一般的に浸透している訳語を選択しましたが、一部用語については英語名をそのまま利用しています。原著の出版時からの更新を含む点や日本特有の話題は、翻訳版独自の訳注も付けました。
出版に向けて校正など一部作業が残っていますが、より一層完成度の高い書籍をお届けできるよう邁進します。
