你還在建立模型分析玩具資料集嗎？你還在使用只有幾百筆資料的鳶尾花資料集嗎？你還在透過Numpy亂數產生器建立資料集嗎？

還是，你苦於找不到資料集？又或是，你發現以前所學的技術，套在真實資料集，根本不能用？

假資料或玩具資料集無法和產業界接軌，練再多只是徒勞無功，但想要有真實資料集卻不知從何得到。

現在你看到的這本書，將帶你在初學和實戰之間，提供一個累積實務經驗值的試驗場，解決你的以上煩惱！

如何獲取要分析的資料，經常是資料分析與機器學習時會遇到的瓶頸，而 Kaggle 平台有各大企業提供的免費資料集、完善的開發環境、匯集世界各地資料科學專家的討論區、以及高額獎金尋求各種問題的解決方案。只要註冊帳號，就能免費使用以上所有 Kaggle 的資源，顯然是一個絕佳的機器學習、資料科學練習環境。

本書專為入門者所寫，讓讀者知道如何善用平台資源，包含解析 Kaggle 上面的資料集，以及操作平台提供的完整 Python 開發環境。此外，書中從基礎的線性迴歸模型開始打底，隨後詳細講解當前火紅的神經網路，並深入探討循環神經網路的進階案例，也介紹各種特徵工程、模型超參數調整、模型集成的技術，一書掌握機器學習領域中重要的模型。本書所使用的範例，包含經典的CIFAR-10上萬張影像資料集、也有日本 Mercari 企業提供的資料集等，讓你擺脫不切實際的玩具資料集，直接打造實戰能力。

本書將助你從入門開始一步步打造技術力，同時銜接上實務應用，讓你在研究、職場脫穎而出。