教養としてのデータサイエンス 改訂第２版

北川源四郎 / 竹村彰通 / 内田誠一 / 川崎能典 / 孝忠大輔 / 佐久間淳 / 椎名洋 / 中川裕志 / 樋口知之 / 丸山宏

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【安宅和人氏（慶應義塾大学環境情報学部教授・LINEヤフー株式会社シニアストラテジスト）推薦!!】
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【主な内容】
第1章 [導入] 社会におけるデータ・AI利活用

1.1 社会で起きている変化（樋口知之）
1.2 社会で活用されているデータ（樋口知之）
1.3 データ・AIの活用領域（孝忠大輔）
1.4 データ・AI利活用のための技術（内田誠一）
1.5 データ・AI利活用の現場（丸山 宏）
1.6 データ・AI利活用の最新動向（内田誠一）

第2章 [基礎] データリテラシー

2.1 データを読む（川崎能典）
2.2 データを説明する（椎名 洋）
2.3 データを扱う（川崎能典）

第3章 [心得] データ・AI利活用における留意事項

3.1 データ・AIを扱う上での留意事項（中川裕志）
3.2 データを守る上での留意事項（佐久間淳）
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• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: 学術・語学 / 理工
• 出版社: 講談社
• 掲載誌・レーベル: データサイエンス入門シリーズ
• ページ数: 288ページ
• 電子版発売日: 2024年12月11日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 213MB

[ブクログ · ★★★☆☆]

強化学習とは、今の手が長期的にどんな結果をもたらす、を予測するための学び。
今これをしたら、先々どうなるか、という視点は試行錯誤を繰り返して学ぶ。人間もAIも同じ。
この辺りの説明は、良かった。