仕事ではじめる機械学習
発売日：2018年1月
- ページ数
- ２２９ｐ
- ISBN
- 978-4-87311-825-3
- 著者情報
- 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
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商品説明
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。
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。
(「近刊情報」より)
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）
商品詳細
- 出版社名
- オライリー・ジャパン
- サイズ
- ２１ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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