出版社内容情報
AIモデルの精度向上を実現する実践的なノウハウをやさしく伝授 プログラミングの知識なしに、データ前処理を体験できます。AIモデルの精度向上を実現する実践的なノウハウをやさしく伝授
今、IoT（Internet of Things）の分野でAI（人工知能）の活用が急速に広まっています。ただし、実業務において成果を得るまでに到達できる企業はごくわずかでしょう。その主な原因は、AIにおける学習モデルの精度にあります。AIにとってデータの良しあしが最も重要な点はよく知られていますが、現実にはAIに適したデータを収集するのは容易ではありません。
ではどのようにデータを収集すればよいでしょうか。その答えは、「データの前処理」にあります。本書は、日立産業制御ソリューションズ AI&ビッグデータソリューションセンタが取り組んできた、IoTで生まれるビッグデータをAIに与えるためのデータの前処理に関する実践的なノウハウを事例に基づいてまとめたものです。
本書前半の1章、2章では、データ利活用におけるデータ前処理の重要性について紹介します。後半の第3章以降では、IoTやAIにおけるデータ活用プロセスについて、より実践的に解説します。各章では、データ分析ツールを用いた実践方法を掲載しています。プログラミングの知識なしに、データ前処理を体験できます。
本書の読者は、IoT、AI、ビッグデータ解析の導入に興味を持っている、あるいは、すでに導入されている企業の経営層、CIOをはじめ、情報システム部門や企画部門といった関連する方々、実務的なデータ活用プロセスを学びたい学生を対象としています。特に、IoT、AI,ビッグデータ解析を導入する意欲がありながら、技術面・費用面で踏み切れないでいる企業の方々に読んでいただきたいと思います。
第1章 AI、IoTが日本で進まない本当の理由
第2章 データの前処理とは何か
2-1 なぜデータの前処理が重要なのか？
2-2 データを磨くバリューアップ
第3章 AI、IoTにおけるデータ活用プロセス
3-1 データ活用の標準プロセス
3-2 プロセス1：ビジネスの理解
3-3 プロセス2：データの理解
3-4 プロセス3：データの準備
3-5 プロセス4：モデリング
3-6 プロセス5：評価
3-7 プロセス6：展開
第4章 実践ステップ(1)「ビジネスの理解」、ステップ(2)「データの理解」
4-1 分布の中心傾向
4-2 分布のばらつき
4-3 分布の視覚化
4-4 データの尺度
4-5 データの品質検査
＞＞データ分析ソフトで実践！「データの理解」
第5章 実践ステップ(3)「データの準備」
5-1 データの選択
5-2 データのクリーニング
5-3 データの構築
5-4 データの統合
5-5 データのフォーマット変換
＞＞データ分析ソフトで実践！「データの準備」
第6章 実践ステップ(4)「モデリング」
6-1 線形回帰モデル
＞＞データ分析ソフトで実践！「線形回帰モデル」
6-2 ロジスティック回帰モデル
＞＞データ分析ソフトで実践！「ロジスティック回帰モデル」
6-3 クラスターモデル
＞＞データ分析ソフトで実践！「クラスターモデル」
6-4 ニューラルネットワークモデル
＞＞データ分析ソフトで実践！「ニューラルネットワークモデル」
6-5 決定木モデル
＞＞データ分析ソフトで実践！「決定木モデル」
6-6 アソシエーションモデル
＞＞データ分析ソフトで実践！「アソシエーションモデル」
第7章 実践ステップ(5)「評価」、ステップ(6)「展開」
7-1 目的変数が量的変数のときの指標
7-2 目的変数が質的変数のときの指標
7-3 分析結果をまとめる
7-4 精度目標に達しなかった場合
7-5 精度目標に達した場合
7-6 運用手順などに組み込む
7-7 設備の交換や追加
7-8 業務と連携したシステム化
第8章 実践ステップ(7)データのバリューアップ手法
8-1 データソース結合時のフォーマット確認作業
8-2 機械などの特性を確認し考慮する作業
8-3 業務時間や機械の稼働時間を確認する作業
8-4 入力ルールを確認する作業
8-5 データを変換する作業
8-6 ばらつくデータや季節性を考える作業
8-7 目的変数を作る作業
付録 データ分析ソフト 「KNIME」の使い方
日立産業制御ソリューションズ［ヒタチサンギョウセイギョソリューションズ］
著・文・その他
内容説明
ＡＩ精度アップの実践法を解説。ビッグデータを宝の山にする。
目次
第１章 ＡＩ、ＩｏＴが日本で進まない本当の理由
第２章 データの前処理とは何か
第３章 ＡＩ、ＩｏＴにおけるデータ活用プロセス
第４章 実践ステップ１「ビジネスの理解」、ステップ２「データの理解」
第５章 実践ステップ３「データの準備」
第６章 実践ステップ４「モデリング」
第７章 実践ステップ５「評価」、ステップ６「展開」
第８章 実践ステップ７ データのバリューアップ手法
付録 データ分析ソフト「ＫＮＩＭＥ」の使い方
感想・レビュー
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7a
ninni
即書評
tk70
dahatake
