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インプレス[コンピュータ・IT]ムック 直感でわかる! Excelで機械学習

インプレス / 2019年12月20日 / 全231ページ

ビジネスユーザーも腑に落ちる! Excelでアルゴリズムの仕組みをとらえよう―アルゴリズムの仕組みを具体的に理解でき、それらの特徴がわかれば、ビジネスへの応用も見えてくるでしょう。機械学習を理解していく最初の一歩として本書をご活用ください。[本書の特徴]●データ活用における機械学習の役割/位置づけを理解できる ●Excelに展開することで、仕組みをより具体的に把握できる ●ビジネスの現場に活かせる具体的な理解を獲得できる ●より実務的なPythonコードによる実装方法も把握できる

目次

  • サンプルコードの入手先など
  • はじめに
  • 目次
  • 第1部 ビジネス活用への第一歩
  • 第1章 機械学習のイメージをつかむための基本と道具1.1 機械学習とは1.1.1 AI・人工知能、機械学習、ディープラーニングの違い
  • 1.1.2 機械学習の種類
  • 1.2 機械学習をビジネスで活用するための考え方1.2.1 とにかく具体的に考える
  • 1.2.2 自身の業務の中で「タスク」を考える
  • 1.3 Excelで学ぶメリット
  • 1.4 Pythonの基本
  • 1.4.1 計算1.4.2 変数
  • 1.4.3 条件分岐
  • 1.4.4 forループ
  • 1.4.5 関数
  • 1.4.6 ライブラリの読み込み1.4.7 CSVファイルの読み込み
  • 1.5 簡単! Colaboratoryの使い方
  • 第2章 機械学習のビジネス活用事例を知ろう2.1 データの利活用のレベル感を意識すること2.1.1 データ活用=AI・機械学習の活用なのか
  • 2.1.2 データ活用レベルの5段階
  • 2.1.3 どのレベルから始めるべきか
  • 2.1.4 マネジメントも変わる必要がある
  • サンプルコードの入手先など
  • はじめに
  • 目次
  • 第1部 ビジネス活用への第一歩
  • 第1章 機械学習のイメージをつかむための基本と道具1.1 機械学習とは1.1.1 AI・人工知能、機械学習、ディープラーニングの違い
  • 1.1.2 機械学習の種類
  • 1.2 機械学習をビジネスで活用するための考え方1.2.1 とにかく具体的に考える
  • 1.2.2 自身の業務の中で「タスク」を考える
  • 1.3 Excelで学ぶメリット
  • 1.4 Pythonの基本
  • 1.4.1 計算1.4.2 変数
  • 1.4.3 条件分岐
  • 1.4.4 forループ
  • 1.4.5 関数
  • 1.4.6 ライブラリの読み込み1.4.7 CSVファイルの読み込み
  • 1.5 簡単! Colaboratoryの使い方
  • 第2章 機械学習のビジネス活用事例を知ろう2.1 データの利活用のレベル感を意識すること2.1.1 データ活用=AI・機械学習の活用なのか
  • 2.1.2 データ活用レベルの5段階
  • 2.1.3 どのレベルから始めるべきか
  • 2.1.4 マネジメントも変わる必要がある
  • 2.2 ビジネスにおける機械学習プロジェクトの流れ2.2.1 解約予測の例2.2.2 データの準備
  • 2.2.3 モデリング
  • 2.2.4 モデルの評価と精度指標
  • 2.2.5 混同行列と4つの指標
  • 2.2.6 AUC
  • 2.2.7 ビジネス現場での適用
  • 2.3 他分野への適用
  • 第2部 Excelでアルゴリズムの仕組みをとらえよう
  • 第3章 価格や売上を予測するアルゴリズム[線形回帰モデル]3.1 線形回帰モデルとは3.1.1 シンプルな例:営業部署別の営業担当者数と売上の関係を考える
  • 3.1.2 線形回帰モデルでは
  • 3.1.3 Excelで作ってみよう
  • 3.2 勾配降下法の仕組み
  • 3.2.1 勾配降下法のイメージ
  • 3.2.2 勾配降下法の式
  • 3.2.3 線形回帰モデルでの勾配降下法
  • 3.2.4 線形回帰モデルでの勾配の計算式
  • 3.2.5 Excelで勾配降下法を使った線形回帰モデルを作ってみよう
  • 3.3 曲線でフィッティングする3.3.1 多項式回帰
  • 3.3.2 過学習とは
  • 3.4 交差検証(クロスバリデーション)
  • 3.5 正則化3.5.1 リッジ回帰をExcelで作成する
  • 3.5.2 LASSO回帰をExcelで実装する
  • 3.6 Pythonでの実行方法3.6.1 線形回帰
  • 3.6.2 リッジ回帰
  • 3.6.3 LASSO回帰
  • 3.6.4 多項式回帰
  • 第4章 YesかNoか―2値を予測しよう[ロジスティック回帰モデル4.1 ロジスティック回帰モデルとは4.1.1 シンプルな例:年収と勤続年数からローンを完済できるかを予測する
  • 4.1.2 線形回帰モデルではいけない理由
  • 4.1.3 ロジスティック回帰モデルのコンセプト
  • 4.2 最尤推定4.2.1 同時に起こる確率を求める4.2.2 コイン投げの例
  • 4.2.3 細工されているコイン
  • 4.3 ロジスティック回帰モデルの目的関数4.3.1 対数とは
  • 4.3.2 尤度に対数を適用した対数尤度
  • 4.3.3 交差エントロピー誤差関数
  • 4.4 Excelで実装してみよう4.4.1 Excelでロジスティック回帰を実装する
  • 4.5 Pythonでやってみよう
  • 4.5.1 必要なライブラリをインポート4.5.2 使用するデータの作成
  • 4.5.3 学習用と検証用のデータに分割4.5.4 説明変数と目的変数の設定
  • 4.5.5 ロジスティック回帰の実装4.5.6 切片と傾きの確認
  • 4.5.7 作成したモデルを用いた予測4.5.8 モデルの精度評価
  • 第5章 グループに分けてとらえよう[クラスタリング]5.1 クラスタリングとは5.1.1 良いグルーピングと悪いグルーピングの違い
  • 5.1.2 K-means法の目的関数
  • 5.1.3 K-means法のアルゴリズム
  • 5.1.4 エルボー法
  • 5.1.5 実務で適用する際の注意点5.2 Excelでの実装
  • 5.3 K-means法を使う際の注意5.3.1 スケールを揃える
  • 5.3.2 クラスターは超球面であることを想定
  • 5.4 Pythonでの方法5.4.1 必要なライブラリをインポート
  • 5.4.2 使用するデータの作成
  • 5.4.3 K-means法の実装
  • 5.4.4 クラスタリングした結果の確認
  • 第6章 余分な情報を削ぎ落とそう[次元削減]6.1 主成分分析とは6.1.1 6人のテスト結果の総合学力指標を考えよう
  • 6.1.2 主成分分析と「総合学力」の関係
  • 6.1.3 情報量は分散で表現できる
  • 6.1.4 軸の回転のイメージ
  • 6.1.5 失われた情報量を補う第2主成分
  • 6.2 何次元に圧縮するのか6.2.1 各主成分と分散の大きさの順序
  • 6.2.2 寄与率
  • 6.3 Excelで実装しよう
  • 6.3.1 ブランドのアンケート結果の例
  • 6.4 主成分分析を使った分析例6.4.1 因子負荷量の解釈
  • 6.4.2 ブランドマップの作成
  • 6.5 固有値分解を用いた主成分分析
  • 6.6 Pythonでの実装6.6.1 必要なライブラリをインポート6.6.2 使用するデータの作成
  • 6.6.3 次元削減(PCA)の実装
  • 6.6.4 次元削減した結果の確認
  • 第7章 予測ルールを自動生成しよう[決定木]7.1 決定木とは
  • 7.1.1 決定木アルゴリズムの概要
  • 7.1.2 ツリーでルールを表現する
  • 7.1.3 予測7.1.4 決定木で出てくる用語
  • 7.2 決定木アルゴリズムの種類7.2.1 CART(Classification And Regression Tree)7.2.2 C4.5
  • 7.2.3 CHAID(Chi-squared Automatic Interaction Detection)7.3 分類木7.3.1 CARTの目的関数「ジニ係数」
  • 7.3.2 C4.5の目的関数である「情報エントロピー」
  • 7.3.3 Excelでの実装
  • 7.4 回帰木
  • 7.4.1 回帰木の目的関数
  • 7.5 決定木をどこまで伸ばすか
  • 7.5.1 CVエラーと標準誤差
  • 7.5.2 1SEルール
  • 7.6 Pythonでやってみよう7.6.1 必要なライブラリのインポート7.6.2 使用するデータの作成7.6.3 説明変数と目的変数の設定
  • 7.6.4 決定木の実装
  • 7.6.5 決定木の可視化
  • 7.6.6 予測と精度評価
  • 第8章 高度な機械学習アルゴリズムを理解しよう8.1 ニューラルネットワーク
  • 8.1.1 ニューラルネットワークの概要
  • 8.1.2 ニューラルネットワークの学習方法
  • 8.1.3 メリット・デメリットと使いどころ
  • 8.1.4 Pythonでの実行方法
  • 8.2 ランダムフォレスト8.2.1 ランダムフォレストの概要
  • 8.2.2 メリット・デメリットと実務での使いどころ
  • 8.2.3 Pythonでの実行方法
  • 索引
  • 著者プロフィール
  • 奥付

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