仕事ではじめる機械学習

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仕事ではじめる機械学習

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  • サイズ A5判/ページ数 248p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784873118253
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3055

内容説明

ソフトウェアエンジニアの間でも一般的な言葉になった「機械学習」。本書では、その機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理します。プロジェクトのはじめ方や、システム構成、学習のためのリソースの収集方法など、読者が「実際どうするの?」と気になるであろう点を中心にまとめています。上司に「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」とあいまいな指示をされたとき、本書で学んだことが活きてくるに違いありません。

目次

第1部(機械学習プロジェクトのはじめ方;機械学習で何ができる?;学習結果を評価しよう;システムに機械学習を組み込む;学習のためのリソースを収集しよう;効果検証)
第2部(映画の推薦システムをつくる;Kickstarterの分析、機械学習を使わないという選択肢;Uplift Modelingによるマーケティング資源の効率化)

著者等紹介

有賀康顕[アリガミチアキ]
電機メーカーの研究所、レシピサービスの会社を経てCloudera所属。フィールドデータサイエンティストとして、データ活用や機械学習の支援を行う

中山心太[ナカヤマシンタ]
電話会社の研究所、ソーシャルゲームの会社、機械学習によるウェブマーケティングの会社、フリーランスを経て、株式会社Next Intを起業。自社サービスの開発のほか、ゲーム開発における企画や、機械学習案件の受託を行う。機械学習、ゲームデザイン、ビジネス設計、新規事業企画等、広く薄く何でもやる高機能雑用

西林孝[ニシバヤシタカシ]
ソフトウェアエンジニア。独立系SIer、ソフトウェアベンダーを経て株式会社VOYAGE GROUP所属。インターネット広告配信サービスの広告配信ロジックの開発に従事(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。

出版社内容情報

機械学習を実際の業務で利用する時に知っておくべき全体像が分かる!
機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理します。 プロジェクトのはじめ方や、システム構成、学習のためのリソースの収集方法など、読者が「実際どうするの?」と気になるであろう点を中心にまとめています。「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」とあいまいな指示をされたとき、本書で学んだことが活きてくるに違いありません。