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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手法を解説していく。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。
書誌情報
- 著者: J.D. ケラハー, B. マクナミー, A. ダーシー(著), 宮岡 悦良, 下川 朝有, 黒澤 匠雅(訳)
- 発行日: 2022-08-31 (紙書籍版発行日: 2022-08-31)
- 最終更新日: 2022-08-31
- バージョン: 1.0.0
- ページ数: 474ページ(PDF版換算)
- 対応フォーマット: PDF, EPUB
- 出版社: 近代科学社
対象読者
機械学習,データ分析,予測分析,CRISP-DM,分析基本表,ABT,特徴量,データ探索,正規化,ビニング,決定木,エントロピー,情報利得,ID3,特徴空間,最近傍アルゴリズム,ベイズの定理,ベイズ予測,ナイーブベイズモデル,勾配降下法に興味がある人
著者について
J.D. ケラハー
ダブリン工科大学のInformation, Communication, and Entertainment Research InstituteのAcademic Leader。MIT Press Essential KnowledgeシリーズのData Science、Deep Learningの共著者。
B. マクナミー
ユニバーシティ・カレッジ・ダブリン コンピュータサイエンス学部准教授
A. ダーシー
ダブリンに拠点を置くデータ分析会社Krisolis CEO
宮岡 悦良
東京理科大学名誉教授
下川 朝有
東京理科大学 理学部第二部数学科 講師
黒澤 匠雅
SAS Institute Japan株式会社 コンサルタント