Pythonで儲かるAIをつくる

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Pythonで儲かるAIをつくる

  • 著者名:赤石雅典【著】
  • 価格 ¥3,190(本体¥2,900)
  • 日経BP(2020/08発売)
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内容説明

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見込み客、土日の需要、商品リコメンド…
営業、マーケティングが劇的に変わる
業務に本当に役立つ“儲かるAI”を自分で作る!

業務に本当に役立つ“儲かるAI”を作るには、「業務目線」と「技術目線」の両方が必要です。業務の課題を認識し、どう改善するかという「業務目線」が必要なのは従来システムと同じですが、AIの構築ではさらに業務の課題が本当に AIで解決できるのか、AIのどの処理方式なら適用できそうかという「技術目線」が不可欠なのです。
本書のPython実習で学ぶことで、「AIの目利きができる技術目線」を獲得し、自分でもAIを作れるようになります。

◆数学なしでアルゴリズム選びもチューニングもわかる
◆現場目線でAIの最適化までできる
◆ブラウザだけで試せるPython実習(Google Colab)
◆XGBoost、Prophetなど話題のAI技術を活用
◆全PythonコードをGoogle Colab用のNotebook形式で用意
<機械学習のための Python入門講座>つき!

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

目次

1章 業務と機械学習プロジェクト
本書の目的
必要な専門性と本書の対象読者
機械学習の開発プロセス
これからの業務専門家に望ましいスキル
本書の構成
2章 機械学習モデルの処理パターン
AI と機械学習の関係
機械学習の三つの学習方式
教師あり学習の処理パターン
教師なし学習の処理パターン
処理パターンの選択フロー
ディープラーニングと構造化・非構造化データ
3章 機械学習モデルの開発手順
モデルの開発フロー
例題データ・目的の説明
モデルの実装
4章 機械学習モデル開発の重要ポイント
データ確認
データ前処理
アルゴリズム選択
評価
チューニング
5章 業務要件と処理パターン
営業成約予測(分類)
天候による売り上げ予測(回帰)
季節などの周期性で売り上げ予測(時系列分析)
お薦め商品の提案(アソシエーション分析)
顧客層に応じた販売戦略(クラスタリング、次元圧縮)
6章 AI プロジェクトを成功させる上流工程のツボ1
機械学習の適用領域の選択
業務データの入手・確認
講座1 Google Colaboratory 基本操作
講座2 機械学習のためのPython 入門