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書誌情報サマリ

タイトル

日本労働年鑑 第92集(2022年版)

著者名 法政大学大原社会問題研究所/編著
著者名ヨミ ホウセイ ダイガク オオハラ シャカイ モンダイ ケンキュウジョ
出版者 旬報社
出版年月 2022.6


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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 請求記号 配架場所 帯出区分 状態 在架
1 中央1217952553一般図書R366/ニ/参考図書通常貸出在庫 

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2016
332.22 332.22
中国-経済 資本主義-中国

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1001111495570
書誌種別 図書(和書)
著者名 法政大学大原社会問題研究所/編著
著者名ヨミ ホウセイ ダイガク オオハラ シャカイ モンダイ ケンキュウジョ
出版者 旬報社
出版年月 2022.6
ページ数 531p
大きさ 22cm
ISBN 4-8451-1762-8
分類記号 366.059
タイトル 日本労働年鑑 第92集(2022年版)
書名ヨミ ニホン ロウドウ ネンカン
内容紹介 2021年1月から12月までの、日本の労働問題、労働・社会運動の動向等を記録した年鑑。特集「プラットフォーム労働の実態と課題」では、プラットフォーム就労者の働き方の実態や法的保護の状況などを検討する。
件名1 労働問題-日本-年鑑

(他の紹介)内容紹介 機械学習は翻訳、推薦システム、異常および不正検出など、さまざまなアプリケーションで利用されており、今後も機能強化のために、機械学習を組み入れるサービスはますます増えていくと考えられています。しかし機械学習はモデルの学習や評価など、これまでのアプリケーションにはない処理が必要となるだけでなく、正常に動作しているかを単純なテストだけでは検証できないなど、特別な配慮が必要となります。本書は機械学習を利用するアプリケーションを設計、構築、デプロイするために注意すべき点をまとめました。繰り返しによりデータやモデルを漸進的に改善する方法、モデル性能の監視やモデルのデバッグを行う方法など、アプリケーションを構築、運用する上で、その品質を左右する一連のプロセスを詳しく解説します。
(他の紹介)目次 第1部 適切な機械学習アプローチの特定(製品目標からMLの枠組みへ
計画の作成)
第2部 機能するパイプラインの構築(最初のエンドツーエンドパイプライン構築
初期データセットの取得)
第3部 モデルの反復(モデルの学習と評価
ML問題のデバッグ ほか)
第4部 デプロイと監視(モデルデプロイ時の考慮点
デプロイオプションの選択 ほか)
付録A コードの実行(日本語版補遺)
(他の紹介)著者紹介 アーマイゼ,エマニュエル
 長年にわたり、データサイエンティストとして活躍。現在はStripe社の機械学習エンジニア。Insight Data ScienceのAIプログラム(米国の企業Insightが提供している、博士課程修了者(データ分野に限らない)に対するデータサイエンス分野での短期(7週間)集中研修プログラムのこと)の責任者も務めた。また、Local MotionとZipcarの予測分析と機械学習ソリューションの実装とデプロイにかかわってきた。フランスのトップ3校で人工知能、コンピュータ工学、マネジメントの修士号を取得している(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)
菊池 彰
 日本アイ・ビー・エム株式会社勤務(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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