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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。 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
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出版社からのコメント
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。 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