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[BOOKデータベースより]
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。
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)
[日販商品データベースより]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)
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。