本書はデータ分析コンペティション(分析コンペ)を開催する「Kaggle」で出された課題を通じて、機械学習やディープラーニング、アンサンブル、転移学習などを学ぶものです。言語は機械学習に最適なPythonを使っています。実際に公開されたコンペを題材にしていますので、実践的に学ぶことができます。さらにコンペ上位入賞者が使っているテクニックなども紹介、データ分析はもとより、ＡＩの基礎技術を学ぶ上でも大いに役立つことでしょう。

1章　逆引き「Kaggleのすべて」
2章　分析コンペで上位を目指すためのチュートリアル
3章　回帰モデルと勾配ブースティング木による「住宅価格」の予測
4章　画像認識コンペで多層パーセプトロン（MLP）を使う
5章　画像分類器に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を実装する
6章　学習率とバッチサイズについての考察
7章　一般物体認識で「アンサンブル」を使う
8章　転移学習からのファインチューニング
9章　時系列データをRNN（再帰型ニューラルネットワーク）で解析する