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出版社内容情報
PoCで終わらない！ AI・データサイエンス本格導入のための基礎知識やポイントを徹底解説！
AIを導入してビジネスに活かす――多くの日本企業が取り組んでいますが
それがPoC（概念実証）レベルに終わってしまいがちで、
意思決定プロセスにまでAIが組み込まれることは稀です。
本書は、AIの「頭脳」に不可欠なデータサイエンスについて、
古典的統計解析から機械学習まで、ビジネス活用上のエッセンスを紹介します。
実際にPythonを用いたコーディングを通して分析実務を体験できます。
また、AI導入をPoCで終わらせないために企業が備えるべき視点や、
AIの本格導入までのステップ、チェックポイントを示した
「AIロードマップ」をもとに、AIのビジネス活用の要諦を解説します。
これからAI・データサイエンスの学習を始めたい方はもちろん、
AI活用を推進していかなければならない立場のビジネスパーソンまで、必読の一冊です。
内容説明
データ解析は、ビジネス戦略・分析目的を明確にした上で行う必要があります。「発射台・的の設定」「データ分析」「業務展開」というデータサイエンスのプロセス全体を丁寧に解説しています。要因把握や予測に使われる「決定木分析」、より高精度の予測を行う「アンサンブル学習」、ＡＩ開発に必須の「ディープラーニング」など昨今のビジネスシーンに最適なトピックを収録しています。架空の銀行で分析業務に従事しているデータサイエンティストになったつもりで、機械学習を用いたデータ分析の一連の流れを体験できます。Ｐｙｔｈｏｎによるコーディング、サンプルデータを用います。分析の結果が理解されない、継続的な仕組みが構築できない、といった「ビジネス活用の際にぶつかりやすい壁」とその対処法を紹介します。
目次
第１章 課題定義・仮説立案
第２章 データ収集・加工・探索
第３章 分析モデルの構築１―古典的統計手法によるアプローチ
第４章 分析モデルの構築２―機械学習によるアプローチ
第５章 Ｐｙｔｈｏｎを用いた機械学習の実践
第６章 ＡＩ技術の利活用
第７章 ビジネス活用時にぶつかりやすい壁
著者等紹介
保科学世［ホシナガクセ］
アクセンチュアビジネスコンサルティング本部ＡＩグループ日本統括マネジングディレクター。慶應義塾大学大学院理工学研究科博士課程修了。博士（理学）。ＡＩ・アナリティクス部門の日本統括、およびデジタル変革の知見や技術を結集した拠点「アクセンチュア・イノベーション・ハブ東京」の共同統括を務める。ＡＩ ＨＵＢプラットフォームや、業務領域ごとに体系化したＡＩサービス群「ＡＩパワード・サービス」、需要予測・在庫補充最適化サービスなどの開発を手掛けると共に、アナリティクスやＡＩ技術を活用した業務改革を数多く実現。著書多数。厚生労働省保健医療分野ＡＩ開発加速コンソーシアム構成員など歴任（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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
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