Pythonで儲かるAIをつくる

3,190円 (税込)
15pt

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5.0

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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！

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。

◆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！

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
6章 AIプロジェクトを成功させる上流工程のツボ

Pythonで儲かるAIをつくるのユーザーレビュー

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感情タグBEST3

＃タメになる＃癒やされる＃アガる

Posted by ブクログ 2023年11月25日

「4.1 データ確認」は、プロットしてデータセットの特徴を視覚的に掴む上で、pythonのseabornの使いこなし方を紹介。

「5 業務要件と処理パターン」は、いくつかの業務要件の処理パターンで実習できる.。モデルの選択方法からチューニング方法まで具体的で明解な説明がある。

Posted by ブクログ 2022年10月19日

「scikit-learnを使えば機械学習は一般人にも使えるかも」とか「scikit-learnをまずは使ってみよう」と思わせてくれる本。
3章で機械学習における開発ステップの全体像を述べた後、4章ではそのうち特に重要なデータ確認、データ前処理、アルゴリズム選択、評価、チューニングについて程よい粒度...続きを読む