Pythonで儲かるAIをつくる
発売日：2020年8月
- ページ数
- ３７９ｐ
- ISBN
- 978-4-296-10696-7
- 著者情報
- 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
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商品説明
“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。
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。
見込み客、土日の需要、商品リコメンド…
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業務に本当に役立つ“儲かるAI”を自分で作る！
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◆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。
目次
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
商品詳細
- 出版社名
- 日経ＢＰ
- サイズ
- ２１ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
- 本の帯に関して
- 帯つきでの出荷はお約束しておりません。
商品ページに、帯のみに付与される特典物等の表記がある場合でも、確実に帯つきでの出荷はお約束しておりません。
また、帯は商品の一部ではなく「広告扱い」のため、帯の有無・破損による交換や返品は承っておりません。 - 版・表紙について
- 版・表紙（カバー）のご指定は承っておりません。ご注文いただくタイミングによっては、お届けする商品の版や表紙が商品ページ上のものとは異なる場合がございます。
また、初版にのみにお付けしている特典（初回特典、初回仕様特典）がある商品は、商品ページに特典の表記がされている場合でも、無くなり次第終了となります。
