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

データ解析は、ビジネス戦略・分析目的を明確にした上で行う必要があります。「発射台・的の設定」「データ分析」「業務展開」というデータサイエンスのプロセス全体を丁寧に解説しています。要因把握や予測に使われる「決定木分析」、より高精度の予測を行う「アンサンブル学習」、ＡＩ開発に必須の「ディープラーニング」など昨今のビジネスシーンに最適なトピックを収録しています。架空の銀行で分析業務に従事しているデータサイエンティストになったつもりで、機械学習を用いたデータ分析の一連の流れを体験できます。Ｐｙｔｈｏｎによるコーディング、サンプルデータを用います。分析の結果が理解されない、継続的な仕組みが構築できない、といった「ビジネス活用の際にぶつかりやすい壁」とその対処法を紹介します。

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

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