本書は「勉強になった」で終わることなく、現場のアプリケーションを使うための機械学習の基礎を解説する。Pythonの各ツールを用いてデータに触れ、面白さや便利さを体感しつつ機械学習を学べる。

全4章構成。第1章「Pythonによる機械学習プログラミングの準備」では、本書で扱う重要なPythonパッケージに加え、コードやコマンドの表示などの基本事項、サンプルデータやコード、そしてPythonやVisual Studio Code、JupyterLabのセットアップ／インストール／設定について解説する。

第2章「Pandasによる前処理とデータの分析」ではirisデータの読み込み／アクセスやデータフレームへの変換、データフレームを用いた計算や集計、そしてPandasによるデータ分析例などについて解説する。

また、第3章「scikit-learnではじめる機械学習」では、機械学習に取り組むための準備全般の解説から始まり、scikit-learnを用いた機械学習や、Flaskとscikit-learnによるAPIの構築などについても解説する。

第4章「GensimとPyTorchを使った自然言語処理」では、Gensimによる単語の意味ベクトルを学習する。学習データの生成やGensimによる学習、意味ベクトルの視覚化、類語検索やアナロジーの推論、さらにはPyTorchを用いた日本語ニュース記事の分類についても取り扱う。

著者は島田達朗／越水直人／早川敦士／山田育矢氏。A5判240ページで、定価は2480円（税抜）だ。