内容紹介

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