2018年12月25日

書籍: 仕事ではじめる機械学習



MBAデータサイエンスの教科書として指定された一冊。

本書は機械学習の書籍ではあるが、理論的背景よりも適用方法や実装方法などの、ビジネス的な観点での記載が充実している。例えば以下のようなものである。

・機械学習を利用したプロジェクトにはどのような工程があるか
・機械学習のアルゴリズムにはどのような選択肢があるか
・プロジェクトで起こりがちなミスと対策は何か
・データをどのように収集するか
・どのように分析を進めるか
・どのようにレポートにまとめるか

また、後半3章では以下の実例が示される。

・映画のレコメンドシステムを作る
・クラウドファンディングサイトを分析して、成功率を高めるための知見を得る
・自社マーケティングの分析と改善

実例はデータ、Pythonコード、PPTレポートが示されており、自分の業務へ応用もしやすい造りになっている。データサイエンティストの業務がイメージできる良書である。

■目次
1. 機械学習プロジェクトのはじめかた

2. 機械学習で何が出来る?
2-1. どのアルゴリズムをえらぶべきか
2-2. 分類(パーセプトロン、ロジスティック回帰、SVM、ニューラルネットワーク,k-NN,決定木,ランダムフォレスト,GBDT)
2-3. 回帰
2-4. クラスタリング・次元削減
2-5. その他

3. 学習結果を評価しよう
4. システムに機械学習を組み込む
5. 学習のためのリソースを収集しよう
6. 効果検証

7. 映画の推薦システムを作る
8. Kickstarterの分析、機械学習を使わないという選択肢
9. Uplift Modelindによるマーケティング資源の効率化
posted by Takashi Inoue at 22:05| Comment(0) | 書籍