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商品について

JANコード

9784297133146

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2992

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発売日:2023年02月 / ジャンル:建築・理工 / フォーマット:本 / 出版社:技術評論社 / 発売国:日本 / ISBN:9784297133146 / アーティストキーワード:高柳慎一

内容詳細:「無自覚なモデル改善」ほど無駄なものはない。ビジネスの問題をいかにして機械学習の問題に落とし込むのか。データサイエンスに閉じた問題を解くだけのデータサイエンティストは生き残れない。目次:１章　評価指標とＫＰＩ（機械学習と評価指標/ 機械学習と最適化計算　ほか）/ ２章　回帰の評価指標（回帰とは/ データセットと回帰モデルの準備　ほか）/ ３章　二値分類における評価指標（二値分類と評価指標/ データセット　ほか）/ ４章　多クラス分類の評価指標（多クラス分類とは/ データセット　ほか）/ 付録　ビジネス構造の数理モデリング

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高柳 慎一 長田 怜士 技術評論社ヒョウカシヒョウニュウモンデータサイエンストビジネスヲツナグカケハシ タカヤナギ シンイチ ナガタ リョウジ 発行年月：2023年02月18日 予約締切日：2022年12月14日 ページ数：288p サイズ：単行本 ISBN：9784297133146 高柳慎一（タカヤギシンイチ） 2020年総合研究大学院大学複合科学研究科博士課程修了、博士（統計科学） 長田怜士（ナガタリョウジ） 大阪電気通信大学情報通信工学部情報工学科卒業（学士）。新卒でセキュリティエンジニアをしていたが、機械学習がしたい欲求に抗えず株式会社ALBERTに転職し、機械学習プロジェクトの経験を積む。その後スタートアップ2社を渡り歩き、現職の株式会社ユーザベースに入社。現在はユーザベースのSaaS事業にて、機械学習を用いた機能開発・運用を主に担当（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 1章　評価指標とKPI（機械学習と評価指標／機械学習と最適化計算　ほか）／2章　回帰の評価指標（回帰とは／データセットと回帰モデルの準備　ほか）／3章　二値分類における評価指標（二値分類と評価指標／データセット　ほか）／4章　多クラス分類の評価指標（多クラス分類とは／データセット　ほか）／付録　ビジネス構造の数理モデリング 「無自覚なモデル改善」ほど無駄なものはない。ビジネスの問題をいかにして機械学習の問題に落とし込むのか。データサイエンスに閉じた問題を解くだけのデータサイエンティストは生き残れない。 本 ビジネス・経済・就職 マーケティング・セールス 企画書・プレゼン ビジネス・経済・就職 自己啓発 企画書・プレゼン ビジネス・経済・就職 経営 経営戦略・管理