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「施策デザインのための機械学習入門〜データ分析技術のビジネス活用における正しい考え方」の検索結果: 1冊
施策デザインのための機械学習入門〜データ分析技術のビジネス活用における正しい考え方
予測に基づいた広告配信や商品推薦など、ビジネス施策の個別化や高性能化のために機械学習を利用することが一般的になってきています。その一方で、多くの機械学習エンジニアやデータサイエンティストが、手元のデータに対して良い精度を発揮する予測モデルを得たにもかかわらず、実際のビジネス現場では望ましい結果を得られないという厄介で不可解な現象に直面しています。実はこの問題は、機械学習の実践において本来必要...
機械学習って何から勉強すればいいの？という人向け必読の４冊
はじめに 未経験からエンジニアになって、いつの間にか２年が経ちました。 今年に入ってからは機械学習の案件にも携わることになりましたが、 最初は学ぶべきものがたくさんありすぎて非常にあたふたしながら、必死にインプットをしてきました。 機械学習やAIというワードに惹かれて、エンジニアを目指そうと思った人もいると思います。
レコメンド入門～用語・概念を具体例を交えて整理する～
こんにちは。私は現在はレコメンドに関するデータ分析およびモデル検討などを担当しております。この記事はAMBL株式会社 Advent Calendar 2022の12日目の記事です。 本記事は、他の記事や書籍になっているようなレコメンドの入門内容を、私の経験を元にまとめ直したものになります。そのため、アルゴリズムの実装や先端技術を知りたい方は対象外となります。また、本記事の範囲としては、主に「ユ…
反実仮想機械学習：オフ方策評価（理論編）
1. はじめに この記事では、反実仮想機械学習におけるオフ方策評価について、理論的な側面を中心に紹介します。 2. 反実仮想機械学習 反実仮想機械学習（Counterfactual Machine Learning: CFML）とは、機械学習を応用し、起こり得たが実際には起こらなかった状況＝反実仮想（Counterfactual）の推論などをする技術です。この技術は、ビジネスにおける方策（販促キャ…
反実仮想機械学習：オフ方策評価（実装編）
1. はじめに 今回は、こちらの記事( CounterFactual Machine Learning）の技術要素の1つであるオフ方策評価（OPE; Off-Policy Evaluation）の実装例を紹介します。 2. オフ方策評価の実装例 ここでは Open Bandit Pipeline（OBP)( を用いたPythonによるオフ方策評価の実装を紹介します。実装にあたっては、特にOBPのリ…