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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～(世界標準MIT教科書)
J.D. ケラハー,
B. マクナミー,
A. ダーシー
著
宮岡 悦良,
下川 朝有,
黒澤 匠雅
翻訳
発行年月 |
2022年08月 |
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言語 |
日本語 |
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媒体 |
冊子 |
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ページ数／巻数 |
16p,454p |
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大きさ |
26cm |
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ジャンル |
和書／理工学／情報学／人工知能 |
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ISBN |
9784764906174 |
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商品コード |
1034861872 |
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NDC分類 |
007.13 |
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本の性格 |
テキスト |
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新刊案内掲載月 |
2022年10月2週 |
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商品URL
| https://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1034861872 |
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著者紹介
宮岡 悦良（翻訳）：東京理科大学 理学部第二部 数学科 教授
下川 朝有（翻訳）：東京理科大学 理学部第二部 数学科 講師
黒澤 匠雅（翻訳）：SAS Institute Japan株式会社 コンサルタント
内容
【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方法を解説していく。
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。
