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。
下の手順に従えば、Notebookをダウンロードすることなく、いきなり動かすことも可能です。個々のファイルがどのような実習内容かについては、個別Notebookファイルを参考にして下さい。
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 \UTF{2003} 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 | |
| ハイブリッド型総合書店 honto | hontoレビュー | |
| BookLive | BookLive ユーザーレビュー | |
| Youtube | 2021年決定版】非エンジニア用のわかりやすいAI入門本が見つかった！ | 「独学クソリーマンの逆襲」様に「普通のサラリーマン目線で見た本書の特徴」を熱く語っていただいています。 本書の購入をご検討いただいている方にお勧めです！ |
| @makaishi2 | 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」 | IBM勤務時代、会社のブログに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東様による紹介記事です。 |
| 日経クロステック | Pythonで役立つAIをつくる方法（xTECH） | 本書の3章の内容を5回に分けて連載した記事です。 |
| 株式会社リュディア | 書評 Pythonで儲かるAIをつくる | 株式会社リュディア様より本書のレビューをいただいています。 |
(2021-05-10 追記)
原因は不明ですが、現在UCIサイトから公開データセットがダウンロードできない事象が発生しているようです。そのため、5章の実習はすべてできない状態になっています。
一時対応として、当サポートサイト上に実習で必要なデータをアップしておきました。
リンク先は データ保存先 になります。
このファイルを使う場合、Notebook側も自力で修正することが必要になります。その点はご理解いただくようお願いします。
(2021-05-15 追記) 2021年5月15日現在、上記UCIサイトの問題は解決していました。念のため、データセットのコピーはそのままにしておきます。