微软Azure机器学习实战手册
编辑推荐
·本书作者千贺大司、山本和贵及大泽文孝均为数据专家，且在日经BP社主办的学习交流会“从零开始了解‘机器学习’实践讲座”中担任讲师，通过实际操作针对Azure ML进行了解说，具有丰富的实操经验。
·通过本书的学习，读者无需编程，完全是通过拖拽和配置完成，操作简单，可快速掌握Azure ML用法，从而把更多的精力放在理解数据和算法上。
内容简介
微软Azure ML平台简化了使用机器学习的过程，以便于开发人员、业务分析师和数据科学家广泛、便捷地应用。
微软Azure ML提供了一种用于执行价值预测(回归)、异常检测、聚类和分类的云服务，其图形化、模块化的方法将让学习者快速了解机器学习模型。
《微软Azure机器学习实战手册》的学习，读者能轻而易举地了解如何导入数据、如何进行数据预处理、如何将数据分离用于训练模型和验证模型、如何选择算法训练模型以及如何评估模型的效果。
整个过程无须编程，完全是通过拖拽和配置完成，与Azure机器学习相关的任务不仅都可在现代web浏览器中完成，而且几乎没有任何时间和基础设施的启动成本，从而能让读者快速掌握Azure ML用法，把多的精力放在理解数据和算法上。
作者简介
千贺 大司（Hiroshi Senga）
FIXER公司总经理
微软Azure解决方案架构师、信息处理技术人员
1999年毕业于名古屋大学法学部。曾在佳能IT部门作为金融高级软件工程师致力于国内外银行及年金系统的开发。随后10余年一直在提供股票分析服务的网络风投公司担任CTO，目前担任东证一部上市企业R&D的部门负责人。擅长金融、证券分析和网络服务数据分析、市场自动化及大规模并发分散系统的体系结构。现在，一方面支持机器学习等使用Azure服务的数字市场，一方面致力于推进面向证券、金融的FinTech解决方案的研究以及由人造机器人的人工知能或者人工智能构成的呼叫中心支援系统的开发。
山本 和贵（Kazuki Yamamoto）
FIXER公司数据科学家
2015年毕业于东京都立产业技术高等专业学校制造工学部的电子信息工学系。在高等专业学校的毕业论文研究中，为了预测网络辐辏同机器学习相遇，之后一直着迷于机器学习。从事于人工智能云的开发，将使用微软Azure ML的深层学习研究及通过机器学习提高服务质量的音声识别、面部识别、个性化引擎等进行组合。
大泽 文孝（Fumitaka Oosawa）
科技作家 程序设计师 信息处理技术人员
主要面向开发人员在杂志报刊上撰写有关服务器、网络、网络编程、安全等文章。近几年，主要从事网络系统的设计及开发。著有《掌握帮神技能：掌握Java编程入门》 《掌握帮神技能：网络和编程基础中的基础》 《Amazon Web Services云端设计模式安装指导》等书籍
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