June 2026
Intermediate
344 pages
5h 1m
Japanese
Overview
この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：translation-feedback@oreilly.com
機械学習の概念を理解するのに苦労している、あるいは実世界でどう応用すればよいか分からないだろうか。本書は、世界で最も人気のあるスポーツであるサッカーを題材に、予測モデリングやデータサイエンスの重要な概念を分かりやすく解説することで、その状況を変えようとしている。 学術的な原理と実用的なアプリケーションを結びつける魅力的な例を通じて、機械学習の確かな基礎を築くことができる。
機械学習とスポーツアナリティクスの両分野の専門家が執筆した、Pythonに焦点を当てたこの実践的なガイドでは、実際のサッカーデータを用いてデータサイエンスの基礎的なテクニックを紹介する。学生、アナリスト、そしてサッカーファンにとって理想的な本書は、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、ディープラーニング、シミュレーション、特徴量エンジニアリングといったモデルやテクニックに関する解説を提供する。 しかし、アルゴリズムを暗記するのではなく、試合結果を分析したり、賭けの戦略を検証したり、試合のシミュレーションを行ったりするための予測モデルを構築することで学ぶことになる。
- 実際のスポーツデータを用いて機械学習の概念を理解する
- Pythonを用いたデータ分析を通じて、機械学習モデルの開発、改良、評価を行う
- サッカーの試合予測やベッティング戦略に関する詳細な分析と調査を行い、有益な知見を引き出す
- 学んだスキルを他の業界の予測モデルのシナリオに応用する
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