新規事業のつくり方

新しいことを学ぶことが好きです。今は機械学習や自然言語処理に興味があります。

本記事では、機械学習モデルの評価方法をまとめて解説します。

機械学習モデルの評価は「ホールドアウト法」と「交差検定(クロスバリデーション)」と「混合行列」が分かれば大丈夫です。Pythonとscikit-learnのコードと合わせて見ていきます。

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ディープラーニングを、世界一簡単に実装する方法を見つけましたのでご報告します。

参考書籍





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人工知能が出来ることを、前提知識がない方向けに解説しました。

参考書籍
ITエンジニアのための機械学習理論入門
中井 悦司
技術評論社
2015-10-17


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機械学習のデータ処理周りの実務で、よく使う関数をまとめました。

目次
はじめに
      Pandasとは
      scikit-learnとは
      NumPyは使わないの?
      機械学習の言語はpythonでいいの?
      機械学習(AI開発)の流れ
1.データの準備
      データフレームを定義する(DataFrame)
      csvファイルを読み込む(read_csv)
2.データの前処理
   <欠損値編>
      欠損値をカウントする(isunull)
      欠損値を削除する(dropna)
      欠損値を補完する(Imputer)
   <文字列編>
      文字列データを数値に変換する(map)
   <外れ値編>
      グラフを作成する(plot)
      列の平均値/中央値を出力する(mean/median)
      列の最大値/最小値を確認する(max/min)
3.データの基礎分析
      データから特定の列だけを選択する(iloc/ix)
      データフレームに列を追加する(’カラム名’)
4.特徴量設計
      データを標準化する(StandardScaler)
      相関係数を出力する(corr)
      特徴量データと出力データに分割する(iloc)
      学習データとテストデータに分割する(train_test_split)

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このブログでは、IT業界で新規事業開発に携わっている著者が、これまで山ほど失敗して学んだ事業開発のコツを公開しています。

新規事業とは何か知りたい

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この記事は、以下の方向けに執筆しています。

・とにかくAIブームに乗りたい方
・転職してAI案件に携わりたい方
・AIに必要な知識だけをざっくり身に付けたい方

関連記事:AI人材になるにはスキルよりまず職種を選択しよう続きを読む

就職を控える大学生や若手会社員にとって、これからの変化の波を読むことは重要なことです。自分が身に付けたスキルや経験が、将来不要になるのではと心配していることでしょう。

今起きている社会変化は、"人工知能"というテクノロジーが牽引しています。その変化はとても急激です。人間が把握できる情報量では追い付けなくなっています。

しかし人工知能分野の事業開発に携わる一人として、これからの生活がどう変わるか、大枠での予測は可能だと思い、5年後に起こりうることを予測しました。

未来予測の考え方
①メタップス佐藤さんの本「未来に先回りする思考法を」を大いに参考にする
②自分が人工知能の仕事で体験したことを参考にする
③世の中の統計データを参考にする
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上司から一言「人工知能について何か考えてみてくれないか」

翻訳すると、「外部環境として他社のAIの事例を調べ、内部環境として自社のビジネスプロセスを分析し、AIを導入できそうな領域を特定し、人工知能の開発方法を検討し、導入後にどのくらい収益に貢献するかのストーリーを作ってくれ」 ということです。

数あるムチャ振りの中で、最もムチャ振りな仕事と言えるでしょう。このセリフを言われたら、こう返してください。
「それなら〇〇さんが人工知能に詳しいみたいですよ。」
※〇〇には潰したい人の名前を入れましょう

逃げられなかった人へ
おめでとうございます。あなたは流行の最先端です。一緒にAIバブルに踊りましょう。

参考書籍
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チャレンジすると失敗する。チャレンジしなければ失敗しない。
人間は失敗から学ぶ。
よって、人間の成長を最大化するためには、チャレンジ数を最大化することだ。

新規事業とはチャレンジの代名詞であり、成功確率は高くない。成功率を高めるためには、何度も経験するしかない。蓄積スキルは、経験数とコミットメントの掛け算だ。

一方、推進を担う事業開発部門はわりと花形な部署でもあるため、失敗すると、出世コースから外れたり、次の新規事業を任せてもらえなくなる。チャレンジ数を最大化したくとも、何度もチャレンジさせて貰えないのだ。

ここでは、新規事業失敗の社内的ダメージを最小化する方法を紹介したい。おそらく新規事業以外の失敗でも応用できるはずだ。

参考書籍

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専門分野

・機械学習
・新規事業開発

ストレスなくやれること

・Python
・構造的に考えること
・新しいことを調べること
・文章を書くこと
・人材育成

AIエンジニアへのステップ

プログラミング未経験からAIエンジニアに転職しました。経験値は記事にまとめています。

勉強法:AIエンジニアが教えるゼロから機械学習の勉強法
体験談:転職エージェントにボコボコにされて未経験からAIエンジニアに転職した話
ノウハウ:AIエンジニアが選ぶおすすめ転職サイト・転職エージェント

ご質問・お問い合わせ

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