当サイトは、書籍「Pythonで儲かるAIをつくる」のサポートサイトです。
本書の実習用Notebookファイルは、下の「Notebookファイル一括ダウンロード手順」に従ってまとめてダウンロードして下さい。なお、本書のNotebookはすべて米Google社の「Google Colaboratory」で動かすことを前提にしています。
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
詳細な目次リンクは、以下になります。
本書の中で紹介できなかった2つの事例に基づく実習や、Pythonの入門講座を公開しています。それらを読んでいただければ、本書のイメージがわかるはずです(下の補足資料目次参照)。
| ソース | タイトルとリンク | 補足 |
|---|---|---|
| Amazon | Amazonレビュー | |
| 読書メーター | 読書メーター 感想・レビュー | |
| @makaishi2 | (注)著者は原則twitterではつぶやきませんが、書籍に関連したつぶやきをretweetで紹介しています。 | |
| IBM Blog | AI関連書籍三冊目を出版したIBM赤石雅典に聞く「AIと仕事と執筆」 | 勤務先のIBMのブログに著者のインタビュー記事が紹介されています。 |
| からあげ様ブログ | 「Pythonで儲かるAI」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした | AI関連で有名なブロガーである「からあげ」様による書評です。 |
| NIKKEI STYLE ブックコラム | AIは緻密な仕事が苦手? 営業で使うのがおすすめな理由 | 本書の編集を担当していただた安藤様による紹介記事です。 |