データアナリティクスのための機械学習入門―アルゴリズム・実例・ケーススタディ(世界標準MIT教科書) [単行本]

データアナリティクスのための機械学習入門―アルゴリズム・実例・ケーススタディ(世界標準MIT教科書) の 商品概要

• 目次

  第1章　予測的データアナリティクスのための機械学習
  第2章　データから知見そして意思決定へ
  第3章　データ探索
  第4章　情報量に基づく学習
  第5章　類似度に基づく学習
  第6章　確率に基づく学習機
  第7章　誤差に基づく学習
  第8章　評価
  第9章　ケーススタディ：顧客離れ
  第10章　ケーススタディ：銀河の分類
  第11章　予測的データアナリティクスのための機械学習の技法
  付録A　機械学習のための記述統計とデータ可視化
  付録B　機械学習のための確率の導入
  付録C　機械学習のための微分法

• 出版社からのコメント

  データ分析によりビジネスを予測的に改善するための機械学習の手法を、実際のビジネスシーンへの適用事例を通して学べる実践書！

• 内容紹介

  【ビジネスパーソン必見! データ分析に不可欠なAIスキルを最短で習得できる！】
  
  　本書は機械学習を実際のビジネスシーンに適用してデータ分析を行うための実践書である。機械学習そのものの解説というよりは、データ分析に不可欠な機械学習の手法を駆使してビジネスを予測的に改善する方法を解説していく。
  　具体的な適用事例を用いて説明がなされるため、読者は目的やケースに合った手法（アルゴリズム）や実際の適用方法などを効率的に身に付けることができる。原著はMITで使われている教科書であり、講義の目的に応じて章を選択可能。ビジネスで使えるデータ分析手法を最短で習得したい読者に役立つ一冊である。

• 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）

  宮岡 悦良(ミヤオカ エツオ)
  １９８７年カリフォルニア大学バークレー校大学院修了。Ｐｈ．Ｄ．現職、東京理科大学名誉教授
  
  下川 朝有(シモカワ アサナオ)
  ２０１５年東京理科大学大学院修了。博士（理学）。現職、東京理科大学理学部第二部数学科講師
  
  黒澤 匠雅(クロサワ タクマ)
  ２０１８年東京理科大学大学院修了。博士（理学）。現職、ＳＡＳ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　Ｊａｐａｎ株式会社コンサルタント

• 著者について

  宮岡 悦良 (ミヤオカ エツオ)
  東京理科大学 理学部第二部 数学科 教授
  
  下川 朝有 (シモカワ アサナオ)
  東京理科大学 理学部第二部 数学科 講師
  
  黒澤 匠雅 (クロサワ タクマ)
  SAS Institute Japan株式会社 コンサルタント

データアナリティクスのための機械学習入門―アルゴリズム・実例・ケーススタディ(世界標準MIT教科書) の商品スペック