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世界標準MIT教科書  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

著者 J.D. ケラハー
著者 B. マクナミー
著者 A. ダーシー
翻訳 宮岡 悦良
翻訳 下川 朝有
翻訳 黒澤 匠雅

【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。

電子書籍¥8,000 小売希望価格(税別)

紙の書籍¥8,000定価(税別)

基本情報

発売日 2022年8月31日
ページ数 472 ページ ※印刷物
サイズ B5
ISBN 9784764906174
ジャンル 情報
タグ 機械学習
電子書籍形式 固定型

主要目次

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

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