日本経済新聞出版<br> アクセンチュアのプロが教える AI時代の実践データ・アナリティクス

個数:1
紙書籍版価格
¥3,080
  • 電子書籍
  • Reader
  • ポイントキャンペーン

日本経済新聞出版
アクセンチュアのプロが教える AI時代の実践データ・アナリティクス

  • ISBN:9784532135065

ファイル: /

内容説明

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。

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I 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II 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

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

わたなべ

8
ビジネス上で行うデータ分析からAI活用までについて一通り網羅している印象。機械学習やDeep Learningについても書かれているが、古典的な統計的手法を中心に説明している。特にビジネス上でぶつかりやすい課題(Responsible AIやデータサイエンティストの人材確保難など)についても書かれていて参考になる。業務でデータ分析をする際に、教科書的な位置づけで使える本だと思う。2020/12/19

Taizo

4
データ分析プロジェクトの進め方といったビジネス的な知見から、機械学習アルゴリズム・その精度評価・SHAPのような解釈手法といった技術的な側面まで広くカバーした一冊。何も知らないと言う人には厳しそうなので、DS専門職1年目の人やある程度経験のあるデータ分析部門の人あたりが対象なのかな、と。個人的に好印象なのは、話題のDL系ではなく、決定木系のアルゴリズム推しであること。特にLightGBMとRandam Forestの違いを明確に示したマトリックス図はさすがコンサルだなあと感銘を受けました。2021/08/15

contradiction29

1
おもろい、実務でも全体像を捉えるのに使えそう2022/07/26

yyhhyy

1
データ分析で用いられる手法の紹介。「実践」と書いてあるがどちらかという一般論。紹介範囲は広いが初学者には説明が足りないし、初学以上の人には特に目新しいことはなく、実用例も少ないためどういう読者が喜ぶのか自分にはわからなかった。でも紹介項目自体は悪くないと思う。2021/02/23

あか

0
AIの基礎や活用方法がわかった。実践的なレベルでの記載はあまりなかった。あくまで入門用。2021/11/13

外部のウェブサイトに移動します

よろしければ下記URLをクリックしてください。

https://bookmeter.com/books/16153134
  • ご注意事項