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
あらすじ・内容
データ分析によりビジネスを予測的に改善するための機械学習の手法を、実際のビジネスシーンへの適用事例を通して学べる実践書！
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。
【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
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
(C) 2022 Etsuo Miyaoka・Asanao Shimokawa・Takuma Kurosawa
作品情報
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