Pythonで儲かるAIをつくる
赤石 雅典(著)
/日経BP
作品情報
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
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商品情報
- シリーズ
- Pythonで儲かるAIをつくる
- 著者
- 赤石 雅典
- ジャンル
- コンピュータ・情報 - アプリケーション・プログラミング
- 出版社
- 日経BP
- 書籍発売日
- 2020.08.07
- Reader Store発売日
- 2020.08.07
- ファイルサイズ
- 104.2MB
- ページ数
- 392ページ
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この作品のレビュー
平均 5.0 （3件のレビュー）
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「scikit-learnを使えば機械学習は一般人にも使えるかも」とか「scikit-learnをまずは使ってみよう」と思わせてくれる本。
3章で機械学習における開発ステップの全体像を述べた後、4章で…はそのうち特に重要なデータ確認、データ前処理、アルゴリズム選択、評価、チューニングについて程よい粒度で説明している。Accuracy, precision, recall, true positive/false positive/true negative/false negative, PR曲線/ROC曲線、交差検定法やグリッドサーチを用いたアルゴリズム選択とハイパーパラメータ最適化について、数学の詳細に踏み込むことなく、利用時に必要な知識を提供している。また、一貫してscikit-learnを用いてこれらを説明しているため、読者にとって分かりやすく、実際に試したり業務に適用したりする際のハードルも低いと感じた。
知識を得るには4章まで読むだけでも価値はある。5章の実例に基づく解説は、実際に業務で必要性が生じたら改めて読みたい。続きを読む投稿日：2022.10.19
説明内容、コーディングともに難し過ぎず、かといって省略され過ぎてフワッとし過ぎているわけでもない。非常にバランスに優れており、機械学習の入門書としてはとても良書だと感じた。
投稿日：2021.02.25
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