ビジネス教養書

データサイエンティストになってAIの現場を学ぶための本3冊

AIのビジネスに利用についてはこちらの記事「AIのビジネス利用とはどのようなものか?その可能性と限界」で解説した。

それでは、実際にAIをビジネスに向けて作るということはどういうことなのか?そのためには、

1. 実際のモデル(ビジネスのために作り上げられたAI、つまり知能をモデルという)を作成するの仕組みの理解、必要なサービスの理解
2. そのモデルを生成するためのプログラミング知識
3. モデルに読みこませるビジネスデータ(一般には学習データという)を作るうえで重要な統計の知識

の3つの知識を得ないといけない。

この記事では、この3つが網羅的に学べるビジネス書(技術書)を解説していきたい。

AIの現場を学ぶ - 基礎の1冊

網羅的にわずか1冊でAI (機械学習) 作成について学べる技術書「RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習」。

この本では、1と2と3がバランスよく配置されている。

AIの頭脳は、Pythonという言語を使って作られることが多い。本書では、そのPythonのプログラミング方法を解説したうえで、AIのモデルを作る際に使われるライブラリ、scikit-learn(サイキットラーン)の解説がある。

もちろん、統計的な知識について解説もあり、まさに、基礎を1冊で学べるのがこの「RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習」である。

 

実際にAIを作ってために最適な2冊

AIを作る実行環境を学ぶための1冊

RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習」で紹介されいている実際にPythonをゴリゴリと書いてく方法でもモデルは作成できるが、実際に業務としてモデルを作るとなるとJupter Notebook上で構築するのが一番簡単だ

そして、このJupter Notebook環境を自身のPC上で構築しても良いが、一番簡単なのはGoogle社が無償で提供しているColaboratoryを活用するのが一番楽な方法である。

この「改訂版 Pythonユーザのための Jupyter[実践]入門」では、より実践的にモデルを作るために必要な、このJupter Notebook環境でどのようにPythonを使って学習データを操作していけばよいのかが学習できる。

なお、モデルを作る上で一番時間がかかることが、学習データの整形であり、そのためには、PythonのPandasというライブラリを多用する。この「改訂版 Pythonユーザのための Jupyter[実践]入門」では、まさに、そのPandasの解説も豊富にされている。

ビジネスに使えるAI=学習データを作るために最適な1冊

皆さんは、Kaggleというものをご存じだろうか?企業がデータを投稿し、そのデータをもとにデータサイエンティストが、モデルの精度を競争するプラットフォームである。

この「Kaggleで勝つデータ分析の技術」では、そのKaggleで利用されている学習データの生成方法を解説している。

より精度が高いモデルを作るためにはより最適な学習データを作る必要があり、学習データの質と量がモデルの精度に直結するといっても過言ではない。この「Kaggleで勝つデータ分析の技術」では、どのように精度が高い学習データを構築していけるかをKaggleに実際に参加しているデータサイエンティストが解説している。

 

AIを理解するコンテンツ:
人間はAIに仕事を奪われるのか?
AIのビジネス利用とは?その可能性と限界
AIのアルゴリズムを理解する
データサイエンティストになってAIの現場を学ぶための3冊(この記事)

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