Python で儲かる AI をつくる

見込み客、土日の需要、商品リコメンド… 営業、マーケティングが劇的に変わる 業務に本当に役立つ“儲かる AI ”を自分で作る! ◆数学なしでアルゴリズム選びもチューニングもわかる ◆現場目線で AI の最適化までできる ◆ブラウザだけで試せる Python 実習 (Google Colab) ◆ XGBoost 、 Prophet など話題の AI 技術を活用 ◆全 Python コードを Google Colab 用の Notebook 形式で用意 ＜機械学習のための Python 入門講座＞つき! 業務に本当に役立つ“儲かる AI ”を作るには 「業務目線」と「技術目線」の両方が必要です。 業務の課題を認識し、どう改善するかという「業務目線」が必要なのは 従来システムと同じですが、 AI の構築ではさらに 業務の課題が本当に AI で解決できるのか、 AI のどの処理方式なら適用できそうか という「技術目線」が不可欠なのです。 本書の Python 実習で学ぶことで、「 AI の目利きができる技術目線」を獲得し 自分でも AI を作れるようになります。 1 章 業務と機械学習プロジェクト 2 章 機械学習モデルの処理パターン 3 章 機械学習モデルの開発手順 4 章 機械学習モデル開発の重要ポイント 5 章 業務要件と処理パターン ・営業成約予測 (分類) ・天候による売り上げ予測 (回帰) ・季節などの周期性で売り上げ予測 (時系列分析) ・お薦め商品の提案 (アソシエーション分析) ・顧客層に応じた販売戦略 (クラスタリング、次元圧縮) 6 章 AI プロジェクトを成功させる上流工程のツボ