仕事ではじめる機械学習「第２版」

２０１８年の発行以来、多くの読者に支持された書籍を全面改訂！不確実性の高い機械学習プロジェクトについて、「仕事で使う」という観点から整理するコンセプトはそのままに、初版の発行後に登場した概念や課題を取り上げます。「機械学習でいい感じにしてくれ」と突然上司に言われたとき、本書で学んだことが読者の力になるはずです。本書で得た知識は読者が「いま」困っている問題を解決する助けとなるでしょう。第２版では「ＭＬ　Ｏｐｓ」「機械学習モデルの検証」「バンディットアルゴリズム」「オンライン広告での機械学習」に関する新章を書き下ろし！

大好評の機械学習実務者向け書籍が最新情報にアップデート！
2018年に発行された初版から3年ぶりの改訂となる本書は、「仕事で機械学習に携わる際に知っておきたい事」を伝えるというコンセプトはそのままに、3年の間に登場した新たな考え方、手法など最新の情報を踏まえて内容を全面的に見直しました。これまで同様、機械学習を使った実務に初めて関わる読者にとって頼りになる1冊となるでしょう。「バンディットアルゴリズム」を紹介する新章など、追加原稿も多数。

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？
学習結果を評価するには
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する
継続的トレーニングをするための機械学習基盤
効果検証：機械学習にもとづいた施策の効果を判断する
機械学習のモデルを解釈する）
第２部（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
バンディットアルゴリズムによる強化学習入門
オンライン広告における機械学習）

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