クラウドではじめる機械学習 / Azure MLでらくらく体験

Chapter 1　イントロダクション 1.1　身近になった機械学習 1.2　Azure Machine Learningとは？ 1.3　Azure MLで機械学習を学ぶメリット

Chapter 2　Azure MLを利用するための準備 2.1　Microsoftアカウントの取得 2.2　Azure MLの利用登録 2.3　ML Studioの起動と基本操作

Chapter 3　機械学習で実現できること 3.1　6つの用途 3.2　回帰 3.3　クラス分類 3.4　クラスタリング 3.5　情報圧縮 3.6　レコメンデーション

Chapter 4　実践！ 回帰による数値予測 4.1　試してみよう 4.2　精度を評価しよう 4.3　精度を向上させよう 4.4　その他の手法

Chapter 5　実践！ クラス分類 5.1　試してみよう 5.2　精度を評価しよう 5.3　精度を向上させよう 5.4　その他の手法

Chapter 6　実践！ クラスタリング 6.1　試してみよう 6.2　結果を評価しよう

Chapter 7　実践！ レコメンデーション 7.1　試してみよう 7.2　精度を評価しよう 7.3　精度を向上させよう 7.4　レコメンデーションを実用する前に

Chapter 8　インターネットへの公開 8.1　自作モデルをWebサービス化しよう 8.2　外部からアクセス可能にしよう 8.3　C#によるアクセス 8.4　R言語によるアクセス 8.5　Pythonによるアクセス

Appendix　付録 A.1　ML Studio上でのRやPythonによる処理記述 A.2　統計解析ツールRのインストール A.3　Visual Studioのセットアップ A.4　Visual StudioでPythonを使うための設定