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Pythonで儲かるAIをつくる[赤石雅典]
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Pythonで儲かるAIをつくる
赤石 雅典

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商品情報

  • 発売日:  2020年08月07日頃
  • 著者/編集:   赤石 雅典
  • 出版社:   日経BP
  • 発行形態:  単行本
  • ページ数:  392p
  • ISBN:  9784296106967

商品説明

内容紹介(出版社より)

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!

◆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!

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。


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
・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

内容紹介(「BOOK」データベースより)

“見込み客予測”“土日の需要”“商品リコメンド”数学なしでアルゴリズム選びもチューニングもわかる。営業、マーケティングが劇的に変わる。全PythonコードをGoogle Colab用のNotebook形式で用意。

目次(「BOOK」データベースより)

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/講座1 Google Colaboratory基本操作/講座2 機械学習のためのPython入門

著者情報(「BOOK」データベースより)

赤石雅典(アカイシマサノリ)
1985年、東京大学工学部計数工学科卒。1987年、同大学院修士課程修了後、日本IBMに入社し、東京基礎研究所で数式処理システムの研究開発に従事。1993年、SE部門に異動し、オープン系システムのインフラ設計・構築およびアプリケーション設計を担当。2013年、スマーターシティ事業、2016年、ワトソン事業部に異動し現在に至る。現在はWatson Studioなどのデータサイエンス系製品の技術セールスとして活動。京都情報大学院大学客員教授(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)

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