情報科学 - 株式会社クイープ作品一覧

  • AIアルゴリズムマーケティング 自動化のための機械学習/経済モデル、ベストプラクティス、アーキテクチャ
    値引きあり
    5.0
    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 マーケティング自動化の予測モデル、ベストプラクティス、アーキテクチャをまとめた大著! 1・2章では、アルゴリズムマーケティングの概念、ケーススタディ、理論基盤となる機械学習/経済モデルを説明します。3~6章では、「プロモーションと宣伝」「検索」「レコメンデーション」「価格設定と品揃え」といった領域を取り上げ、「顧客と商品のマッチング」「顧客に適した商品の特定」「商品特性の最適化」を考察します。本書は、どのような理論を基に各領域のシステムが実現されるか、総合的に理解できる稀有な一冊です。(本書は『Introduction to Algorithmic Marketing: Artificial Intelligence for Marketing Operations』の翻訳書です。統計学や微積分学などの数学的知識を前提としています)。原著への読者の声―「市場原理を理解して実装しようとする者にとってきわめて有益」「小売業に関わるデータサイエンティストは必読」。推薦の言葉―「本書はマーケティング分野でのデジタル変革を鮮やかに映し出しており、データサイエンスがいかにしてあらゆるマーケティング活動に不可欠な部分になるのかを示している。データ駆動型アプローチとスマートなアルゴリズムによって、従来の労働集約型のマーケティングタスクにディープな自動化がどのようにしてもたらされるのかを詳しく解説している。意思決定は改善されるだけでなく、はるかに高速になる。このことは、加速する一方の競争環境において決定的に重要である。データサイエンティストとマーケティング責任者の必読書である」(Andrey Sebrant, Director of Strategic Marketing, Yandex)。
  • なっとく!AIアルゴリズム
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    実践的かつ具体的なサンプルで理解を促す ディープラーニングとAIのコアアルゴリズム 【本書の内容】 本書は Rishal Hurbans, "Grokking Artificial Intelligence Algorithms", Manning Publishing, 2021 の邦訳です。 ここ十数年のさまざまな進歩によって、想像をはるかに超 える規模の、人工知能へのハイウェイが整備されてきました。 本書は、そのハイウェイを高速で走行しながら、周囲の景色や走行時の注意事項、交通法 規を図や例題・演習などで理解を促します。 目的地は、AIのコアを形成するアルゴリズムの理解と構築です。 取り上げるアルゴリズムは、画像内のオブジェクトの識別やテキストの意味の解釈、不正 や異常を検知するパターン検索などを、効率よく・手際よく行う手法です。 とはいえ、それぞれを仔細に論じることはありません。かといって、大雑把な地図を広げ るだけでもありません。 本書はあくまでもAIに興味のある読者自身が走行するハイウェイの見どころと、有用なア イテムを提供するだけです。 アイテムのほとんどは高校レベルの代数学ですし、図を多用することで数式は極力排除し ています。Pythonが多少わかれば、すぐにでもハイウェイをぶっ飛ばせます!! 【本書のポイント】 ・小難しい理屈をイタズラ描きのような図で解説 ・直観的にAIの問題と解決を把握できる ・理解を促すための演習問題 【読者が得られること】 ・人工知能を構成するアルゴリズムの理解 ・統計・分析/解析だけにとどまらない未来 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。
  • マルウェア データサイエンス サイバー攻撃の検出と分析
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    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 悪意を持つソフトであるウイルス・マルウェア(malware)は年々増え続けその手口も高度化しつつあります。 本書ではマルウェアの検出・分析に、機械学習、統計、ソーシャルネットワーク分析、データ可視化など「データサイエンス」の手法を導入・活用する方法を伝授。scikit-learn、Kerasで独自のマルウェア検出器を構築する方法を解説します。 ・コード分析で “同じ攻撃者”が作成する“新しいマルウェア”を特定 ・独自の機械学習検出システムを構築し、ゼロデイ攻撃・マルウェアを捉える ・マルウェア検出器の精度をROC曲線で測定し、セキュリティの最善アプローチを選択 ・データの視覚化で、マルウェアの傾向を特定・調査 ・DNN(ディープニューラルネットワーク)ベースの検出システムをPythonで実装 データサイエンティストを目指す方、悪意を持つソフトウェア撃退のためデータサイエンス、ディープラーニングを活用したい方には最適の書籍となるでしょう! no starch press『Malware Data Science:Attack Detection and Attribution』の翻訳書。

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