Pythonで儲かるAIをつくる [単行本]

Pythonで儲かるAIをつくる [単行本] の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  “見込み客予測”“土日の需要”“商品リコメンド”数学なしでアルゴリズム選びもチューニングもわかる。営業、マーケティングが劇的に変わる。全ＰｙｔｈｏｎコードをＧｏｏｇｌｅ　Ｃｏｌａｂ用のＮｏｔｅｂｏｏｋ形式で用意。

• 目次

  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
  

• 内容紹介

  
  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。
  
  
  

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  赤石 雅典(アカイシ マサノリ)
  １９８５年、東京大学工学部計数工学科卒。１９８７年、同大学院修士課程修了後、日本ＩＢＭに入社し、東京基礎研究所で数式処理システムの研究開発に従事。１９９３年、ＳＥ部門に異動し、オープン系システムのインフラ設計・構築およびアプリケーション設計を担当。２０１３年、スマーターシティ事業、２０１６年、ワトソン事業部に異動し現在に至る。現在はＷａｔｓｏｎ　Ｓｔｕｄｉｏなどのデータサイエンス系製品の技術セールスとして活動。京都情報大学院大学客員教授

• 著者について

  赤石 雅典 (アカイシマサノリ)
  1985年、東京大学工学部計数工学科卒。1987年、同大学院修士課程修了後、日本IBMに入社し、東京基礎研究所で数式処理システムの研究開発に従事。1993年、SE部門に異動し、オープン系システムのインフラ設計・構築およびアプリケーション設計を担当。2013年、スマーターシテイ事業、2016年、ワトソン事業部に異動し現在に至る。現在はWatson Studioなどのデータサイエンス系製品の技術セールスとして活動。京都情報大学院大学客員教授。著書に『最短コースでわかるディープラーニングの数学』(日経BP)、『現場で使える! Python自然言語処理入門』 (翔泳社)、『Watson Studioで始める機械学習・深層学習』(リックテレコム)など。

Pythonで儲かるAIをつくる [単行本] の商品スペック