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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