加速するDX(デジタルトランスフォーメーション)、IoT化に求められるデータ活用の実務対応ノウハウを解説!
★【プロジェクト成否の鍵を握る!】 データ前処理の実践的テクニックを解説 ⇒データの種類に応じた特徴量生成方法、水増し・転移学習の方法、欠損値が生じた際の考え方とその補完・ 除去・置換方法、前処理にどの手法を用いるべきか?その見極め方、リーケージ(余計なデータの混入)の対策、処理に便利なツール一覧など...現在活躍中のデータサイエンティストが解説! ★データ分析の進め方や導入例を、分野別で解説! ⇒現場のエンジニアなら共感必須のお困り事やその対応等、実務に役立つテクニックを随所で言及! ★顧客や自社の目的から逆算し、AI(人工知能)をはじめとする「技術や手段」を正しく扱うためには? ★質の高いデータを効率的に取得するための手順と考え方 ★どの指標を使って機械学習モデルを評価するべきか?近年注目の説明できるAI(XAI)とは? ★多くの企業がAI・機械学習導入に失敗する要因は?成功するプロジェクトの共通点とは? ★AI導入に伴う組織の整備、開発物の運用稼働ノウハウ、事業収益性の評価をどうするべきか?
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基本情報
「データ分析の進め方及びAI・機械学習導入の指南 ~データ収集・前処理・分析・評価結果の実務レベル対応~」 発刊 2020年7月8日 定価 65,000円 + 税 体裁 B5判 390ページ ISBN 978-4-86502-191-2
価格情報
定価 65,000円 + 税
価格帯
1万円 ~ 10万円
納期
即日
※午後3時までのお申込みで当日発送
用途/実績例
目次 ※詳細はHPをご確認下さい 第1章 データサイエンスの導入前に検討すべきこと~手段を目的にしないために~ 第2章 データ収集の仕方・考え方 第3章 データの前処理~基礎から実践的処理まで 第4章 分析結果の評価方法 第5章 データ分析の進め方、現場への導入例やその提案 第6章 ビジネスへの適用にあたって
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