内容説明
“見込み客予測”“土日の需要”“商品リコメンド”数学なしでアルゴリズム選びもチューニングもわかる。営業、マーケティングが劇的に変わる。全ＰｙｔｈｏｎコードをＧｏｏｇｌｅ Ｃｏｌａｂ用のＮｏｔｅｂｏｏｋ形式で用意。
目次
１章 業務と機械学習プロジェクト
２章 機械学習モデルの処理パターン
３章 機械学習モデルの開発手順
４章 機械学習モデル開発の重要ポイント
５章 業務要件と処理パターン
６章 ＡＩプロジェクトを成功させる上流工程のツボ
講座１ Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｏｌａｂｏｒａｔｏｒｙ基本操作
講座２ 機械学習のためのＰｙｔｈｏｎ入門
著者等紹介
赤石雅典［アカイシマサノリ］
１９８５年、東京大学工学部計数工学科卒。１９８７年、同大学院修士課程修了後、日本ＩＢＭに入社し、東京基礎研究所で数式処理システムの研究開発に従事。１９９３年、ＳＥ部門に異動し、オープン系システムのインフラ設計・構築およびアプリケーション設計を担当。２０１３年、スマーターシティ事業、２０１６年、ワトソン事業部に異動し現在に至る。現在はＷａｔｓｏｎ Ｓｔｕｄｉｏなどのデータサイエンス系製品の技術セールスとして活動。京都情報大学院大学客員教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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JNTEST23
2
業務の現場で使えそうな例題を初心者でも分かりやすく実践できるのでとても良かった。コードも親切に提供されているのでGoogle Colaboratory や Jupyter Notebook でサクッと動かせて百聞は一見に如かずを体感できる。 https://qiita.com/makaishi2/items/25529634aac508dcd6b0 自分の業務関連データに置き換えて何度も読み直した。これは楽しい。2021/04/30
rubidus
1
「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」の後に、機械学習を理解したくて手に取った。タイトルの印象から取り敢えず読んでみようというレベルだったが、読み進めると思った以上に希望に沿ったものだった。機械学習を具体的に行うときには、再読すると思う。2022/08/31
くま
1
時間がなくて実践したわけではないが、それでもAIがどういうロジックの組み合わせで動く仕組みなのかは把握できた。データの確認、整形、モデル選択、評価、チューニングと、すべての箇所で人の判断が入らなければうまく働かなくなってしまうので、実践時には要点を外さないよう注意したい。2022/03/21
ysj
1
タイトルで釣ってる気がする 中身はちゃんとしたものなのだからこんなことしなければいいのに2021/07/18
Kotaro Yamazaki
1
途中まで 全部終わったら書き直します ビジネス要素が色濃く混じっていて参考になります。 ただ多くのグラフの横軸縦軸にラベルがないのは良くないです。理科のテストだと減点です。2020/10/11
