2019年01月04日

書籍: データサイエンティスト養成読本


 
MBAデータサイエンスの教科書として指定された一冊。
 
機械学習を実務利用している方々(Preferred Networks社、Gunosy社、トヨタ社などの所属)による解説本。
 
機械学習の歴史・今後の展望など広い視野の記事もあり、理論的背景を簡単に紹介する記事もあり、Pythonのインストール方法から始まってプログラムを1行ずつ解説する記事もあり、ビジネス上の典型的な落とし穴や対策の話もあり、非常にバランスよく記事が散りばめられている。
 
また、要求される前提知識も少なく、何らかのプログラミング経験と、大学1〜2年程度の数学の知識があれば、1日程度でスイスイと気持ちよく読めるはず。
 
私自身が IoT SaaS Telematics で分析サービスを立ち上げていた際に、事前にこれを1冊読んでいれば、機械学習によるソリューションも加えられたのに、、、と悔しさを覚えた。
 
機械学習入門の一冊目としておすすめの良書。
 
-- 目次 --
・機械学習の概要 (基礎知識、Q&A、歴史と今後の見通し)
・機械学習のビジネス適用例・簡易実装例 (深層学習(DeepLearning)以外)
・機械学習のビジネス適用例・簡易実装例 (深層学習(DeepLearning))
・機械学習ツール類の外観 (プログラム言語、サービス、システム)
・Pythonで機械学習を実行する (Pythonのインストールから実装まで)
・機械学習による推薦システム (基礎知識、チューニングの基本、応用の方向性)
・機械学習による画像認識 (基礎知識、チューニングの基本、応用の方向性)
・機械学習による異常検知 (基礎知識、チューニングの基本、応用の方向性)
 
 
posted by Takashi Inoue at 15:21| Comment(0) | 書籍
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