ローコードＡＩ　プロジェクト駆動による機械学習入門

プログラミングの知識がなくても、機械学習モデルを構築し、データに基づいた分析や意思決定が可能になることを目的としています。基本的にＧｏｏｇｌｅ　Ｃｏｌａｂで使える無料のＡＩ／ＭＬツール（ＡｕｔｏＭＬ、ＢｉｇＱｕｅｒｙ　ＭＬ、Ｖｅｒｔｅｘ　ＡＩ、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ、Ｋｅｒａｓなど）を活用します。コードを最小限に抑えた「ローコード」だけでなく、コードを全く書かない「ノーコード」、従来のようにコードを書く「カスタムコード」の手法も紹介します。それぞれの特徴、短所と長所もわかりやすく紹介されているので、初心者はもちろん、中上級者にとっても、自身の業務の効率化などの参考とすることができます。

プログラミングスキルや専門知識がなくてもAIのサポートで機械学習モデルを構築し、分析できる！
プログラミングの知識がなくても、機械学習モデルを構築し、データに基づいた分析や意思決定が可能になることを目的としています。基本的にGoogle Colabで使えるAI/MLツール（AutoML、BigQuery ML、Vertex AI、scikit-learn、Kerasなど）を活用します。コードを最小限に抑えた「ローコード」だけでなく、コードを全く書かない「ノーコード」、従来のようにコードを書く「カスタムコード」の手法も紹介し、それぞれの特徴、短所と長所もわかりやすく紹介されているので、初心者はもちろん、中上級者にとっても、自身の業務の効率化などの参考とすることができます。

目次

１章　データはいかにして機械学習による意思決定を促すのか
２章　データは初めの一歩
３章　機械学習ライブラリと機械学習フレームワーク
４章　ＡｕｔｏＭＬによるメディアチャネルの売上予測
５章　ＡｕｔｏＭＬを使用した不正取引の検出
６章　ＢｉｇＱｕｅｒｙ　ＭＬを使用した線形回帰モデルの学習
７章　Ｐｙｔｈｏｎを用いたカスタムＭＬモデルの学習
８章　カスタムモデルの性能改善
９章　ＡＩの旅路、次の章へ
付録Ａ　Ｖｅｒｔｅｘ　ＡＩを使う

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