有賀康顕

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本

仕事ではじめる機械学習

有賀康顕

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基本情報

ジャンル
：
建築・理工
ISBN/カタログNo
：
ISBN 13 : 9784873118253
ISBN 10 : 4873118255
フォーマット
：
本
出版社
：
オライリー・ジャパン
発行年月
：
2018年01月
発売国
：
日本
共著・訳者・掲載人物など
:
中山心太, 西林孝 ,  
追加情報
:
２４８ｐ；22

内容詳細

ソフトウェアエンジニアの間でも一般的な言葉になった「機械学習」。本書では、その機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理します。プロジェクトのはじめ方や、システム構成、学習のためのリソースの収集方法など、読者が「実際どうするの？」と気になるであろう点を中心にまとめています。上司に「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」とあいまいな指示をされたとき、本書で学んだことが活きてくるに違いありません。

目次 : 第１部（機械学習プロジェクトのはじめ方/ 機械学習で何ができる？/ 学習結果を評価しよう/ システムに機械学習を組み込む/ 学習のためのリソースを収集しよう/ 効果検証）/ 第２部（映画の推薦システムをつくる/ Ｋｉｃｋｓｔａｒｔｅｒの分析、機械学習を使わないという選択肢/ Ｕｐｌｉｆｔ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇによるマーケティング資源の効率化）

【著者紹介】
有賀康顕 : 電機メーカーの研究所、レシピサービスの会社を経てＣｌｏｕｄｅｒａ所属。フィールドデータサイエンティストとして、データ活用や機械学習の支援を行う

中山心太 : 電話会社の研究所、ソーシャルゲームの会社、機械学習によるウェブマーケティングの会社、フリーランスを経て、株式会社Ｎｅｘｔ　Ｉｎｔを起業。自社サービスの開発のほか、ゲーム開発における企画や、機械学習案件の受託を行う。機械学習、ゲームデザイン、ビジネス設計、新規事業企画等、広く薄く何でもやる高機能雑用

西林孝 : ソフトウェアエンジニア。独立系ＳＩｅｒ、ソフトウェアベンダーを経て株式会社ＶＯＹＡＧＥ　ＧＲＯＵＰ所属。インターネット広告配信サービスの広告配信ロジックの開発に従事（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

（「BOOK」データベースより）

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読書メーターレビュー

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  • Yuma Usui さん

    読了日：2021/05/08

    機械学習を用いたプロジェクトの具体的な勘所を教えてくれる一冊。深層学習に拘らず、広く機械学習で課題になる点をフェーズごとに説明している。学習用のデータの集め方から効果検証の仕方まで参考になる点が多い。A/Bテストなどランダム化比較試験の有用性にも触れており、業務で機械学習を扱う人には一読の価値があると思う。

  • calicalikoume さん

    読了日：2019/04/12

    前半は機械学習をプロジェクトに組み込む方法や、手法のカタログなど。後半は機械学習の実践。映画の推薦システムやKickstarter、ソーシャルゲームの分析は取っ付きやすかった。データの歪んだ非連続な箇所に着目すると確かに面白いなと納得。バナー広告など単に効果の有無だけでなく効果がありそうな対象に介入しその逆には行わないというUpliftModelingの紹介も衝撃的だった。初めは誤字が目立ち残念に感じたが終盤に向けて実践的なデータ分析のコード例が見れたので、具体的なイメージが湧いた点で良かったと思えた。

  • シカマル さん

    読了日：2019/01/03

    初心者の自分には、1章 機械学習プロジェクトのはじめ方、2章 機械学習で何ができる？が非常にわかりやすかった。機械学習を使えば全て解決なんて事はない。明確な目的と適切な目標設定が必要なのは変わらない。理論の基礎はまた別本で学びたい。

  • Taizo さん

    読了日：2021/04/30

    「おー、いい精度でたわ、ほな使ってみるか」と言う軽いノリで機械学習を実用に載せようと思うと、それはもうさまざまな障壁にぶつかる。取得データのタイミング、日次処理への組み込み、推論のスピード、大規模データの取り扱い、推論ラベルのアサイン方法、効果検証、etc..ただ市販の書籍はだいたいアルゴリズムとモデルの（簡単な）評価方法だけ書かれていることが多い。だけど、この本は違う。上で書いたどうデータを集めて、システムに組み込んで、効果検証するか、その流れを確認できてとても実用的。

  • vinlandmbit さん

    読了日：2018/04/17

    仕事でも活用している機械学習。とは言え、専門の技術者という立場でなく、活用して何かを実現、、、につなげる立場であり、今後のために学ばねばと手に取り読んだものの一読では学びきれなかった。。何度か再読して習得せねば。。

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有賀康顕

電機メーカーの研究所、レシピサービスの会社、Ｃｌｏｕｄｅｒａを経て現在はＴｒｅａｓｕｒｅ　Ｄａｔａ所属。ソフトウェアエンジニアとして、機械学習を利用するためのプラットフォームやＣｕｓｔｏｍｅｒ　Ｄａｔａ　Ｐｌａｔｆｏｒｍの開発を行う

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