有賀康顕

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仕事ではじめる機械学習 第2版

有賀康顕

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Product Details

Genre
：
Architecture&Engineering
ISBN/Catalogue Number
：
ISBN 13 : 9784873119472
ISBN 10 : 4873119472
Format
：
Books
Publisher
：
オライリー・ジャパン
Release Date
：
April/2021
Release Country
：
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:
中山心太, 西林孝 ,  

Content Description

２０１８年の発行以来、多くの読者に支持された書籍を全面改訂！不確実性の高い機械学習プロジェクトについて、「仕事で使う」という観点から整理するコンセプトはそのままに、初版の発行後に登場した概念や課題を取り上げます。「機械学習でいい感じにしてくれ」と突然上司に言われたとき、本書で学んだことが読者の力になるはずです。本書で得た知識は読者が「いま」困っている問題を解決する助けとなるでしょう。第２版では「ＭＬ　Ｏｐｓ」「機械学習モデルの検証」「バンディットアルゴリズム」「オンライン広告での機械学習」に関する新章を書き下ろし！

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？/ 学習結果を評価するには/ 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する/ 継続的トレーニングをするための機械学習基盤/ 効果検証：機械学習にもとづいた施策の効果を判断する/ 機械学習のモデルを解釈する）/ 第２部（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/ バンディットアルゴリズムによる強化学習入門/ オンライン広告における機械学習）

【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、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

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、現在は株式会社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

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現在は株式会社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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Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • ぶう

    読了日：2021/10/19

    機械学習の技術的な部分について書かれた本は数多く出ているが、本書のように機械学習を実際の業務に組み込む際のアドバイス的な書籍は少なく希少である。実務に機械学習をビジネスに組み込む場合、MLOpsの部分や施策の効果検証方法などはどのアルゴリズムを使うのか?よりずっと大切な部分ではないだろうか？機械学習プロジェクトは通常のシステム開発プロジェクトと比較して、超えるべき壁が多く一筋縄ではいかない。本書はそういった部分の助けになるのではないだろうか。バンディットアルゴリズムやアップリフトモデリングは勉強になった。

  • nbhd

    読了日：2024/12/30

    「仕事ではじめる機械学習」っていう書名でいうと、おもに「仕事」のほうに注目しながら読んだ。ちょっと禅のような物言いになるけど、機械学習で重要なのは機械学習ではなく、むしろ仕事にある。さっくり言えば、ビジネスのなかで、機械学習をどのように位置づけるか、が重要だ。ビジネスなので、人に説明する必要があるし、その説明に説得力や理由が必要だし、あるいは機械学習をぜんぜん使わないという選択肢もある。この本はそういった「仕事」について、ていねいに解説されていて、これは役立つ役立つと思った。

  • shin_ash

    読了日：2021/06/19

    第2版が出たと言うことで手に取った。比較はしていないが前回より全面的に変わった印象。これまでの議論も具体的なシステム構成を解説するなどより突っ込んだ内容で、MLOpsや効果検証などは新しい項目もあり非常に参考になる。ただ、A/Bテストのところなどは従来からRCTや実験計画法をやっていた感覚からすると、フィッシャーの三原則が徹底できてるのか？と言う気にはなる。母集団ハックなんかは実験管理が甘い文化だから可能になってる気がする。またモデルの解釈なんかは統計的分析そのもので、結局そこに行き着くんだと思った。

  • ぽった

    読了日：2025/08/09

    実践的な本で役立ちそうだが、実力がついていってない。知識としては勉強になった。

  • tossy

    読了日：2022/03/06

    機械学習を行う上での知識を身に付けることができる。実用の場面で進めていく上で事前知識はこの本で習得可能だと思う。各場面で利用すべきツールや流れを本書で参照しながら進めることで効率的にできる。

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