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タイトルの通り教養的なデータサイエンスの本。
基礎的部分の拡充を目的に読書。
メモ
・説明的データ分析、予測的データ分析、指示的データ分析
・転移学習。別で基礎モデルを作って、違うデータを元に少量データで使えるモデルを作ろうというもの。
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教育用標準データセット=SSDSE。データサイエンス教育のための汎用素材として公表されている統計データ。
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1回目ざっと読み完了。
3回は読まないと、中身については理解が追いつかないので
あと2回。
概要が書かれているので、全体像をはあくするには良い本ではとおもうけれど
比較できるものがないので、よくわかりません。
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データ・AIが社会とともにどう変化してきてどう活用されているのか。データサイエンスの基礎となる技術的な面から倫理的な面まで幅広く扱われている入門書
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実用書。多様な専門用語を解説する事で、データやAI界隈がどこまで進んでいるか、どんな事を意識しているのかが良くわかる。統計的な基礎知識から、AI倫理などの留意事項まで幅広い。とりわけ今の私に有益だったのは、データ解析の手法や利活用について。実用可能性のヒントを得られた。
例えば、標準的消費者の行動を数式で表現した消費者行動モデル。これに時間と場所と少数のデモグラフィック情報を条件として与えると購買予測ができる。ビックデータのパターン分類を基礎とするデータドリブン。顧客離反理由を分析するチャーン分析や同時購入傾向を示すをバスケット分析。最適価格を自動決定するダイナミックプライシングという手法など。レコメンデーションやパーソナライゼーションを駆使して、買い手をその気にさせる。
我々は、知らない内に、テクノロジーに心理操作されている危険がある。しかし、それは一面ではとても心地の良い世界なのかも知れない。好きなものを次々と提案される仕組みは、敢えて見たくないものを見ないようにする仕組みでもある。子供に有害な情報を与えないプログラムは、有害な情報と対象者の設定によっては、危険思想を少なくともネット社会からは遮断する事が出来るはずだ。閲覧する媒体だけではなく、AIにも同様のフィルターをかける事は可能。では、有害な情報や、その対象を設定する側の思想とは。テクノロジーは前を向いて進化しても、使い手は、動物である自らの感情を制御しなければならない。
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教養としての系はもう手にとらんほうがいいかもしれませんね。9割方知っている話だったのでさらーっと読みました。ある程度統計学に近い話や情報通信に関する基礎知識が主体で作られていました。めまぐるしく変化するAIの話をもう少しし欲しかったです。ディープラーニングや深層学習に着目した著書を読もうと思います
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統計学と情報学の基礎がわかる。
【概要】
●社会におけるデータ・AI利活用
●データリテラシー
●データ・AI利活用における留意事項
【感想】
●AIと統計学の基礎について書かれている。両者についてこれから勉強しようと思う人は、この本をサラッと読んでそれから専門書に入っていくというのもいいかもしれない。
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デジタルって何?という基礎の基礎から説明している。教養のレベルにかなり差があってどの層向けかわからない。しかし、ITテクノロジーを始め統計知識、予測モデル、データリテラシー、表の表現方法まで幅広く紹介されている。全部読めば知らないことは結構多いのではと思う。
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ビッグデータからAIの手法等の話から入り、統計学を用いたデータの扱いについて立ち戻って行き、そしてまた現在の新しい問題(セキュリティ、AIシステム間のネットワーク、等々)に触れていく。数式の展開よりはストーリーや、データサイエンス概観に重きを置いているので、本書でこの膨大な分野を俯瞰してから、各専門領域に入っていくのが良さそう。とはいえ、扱っている範囲が非常に広いので、初見の話もとても多く学びが多いと思う。
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物性研の所内者、柏地区共通事務センター職員の方のみ借りることができます。
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