ヤバい予測学 の商品レビュー

エリックシーゲル【著】,矢羽野薫【訳】

2020/10/23

2013年の本の割には知っている事が多いと感じた。

基本の考え方
「小さな予測が大きな効果を生む」
→犯罪予防、ダイレクトマーケティングのターゲッティングなど

機械学習の欠点→過剰学習
→機能的推論であるため因果関係と相関関係を区別しない。従って非論理的ではある。

2020/09/29

予測効果：小さな予測は大きな効果をもたらす
テータ効果、
帰納効果、
アンサンブル効果
説得効果

データサイエンティスト＝新しい超オタク

離職率：進歩しているあいだは辞めない。

2017/04/19

読むタイミングは今じゃなかった。
ちょっと難しいので、モチベーション高くないと読めない。
別に今、予測とかしたくないし。、

2015/10/24

統計データから未来を予測することや、人工知能が自ら学習して予測精度を高めていく。その事例やどのような仕組みになっているか、分かりやすく説明されている。ワクワクさせてくれる。

2014/02/11

・ヒッグデータのヤバい経済学だ。
・データサイエンティストたちがいかにビジネスのルールを書き換えているか。本書を読んで予測分析の世界を探求してほしい

2014/01/29

購入

顧客や市場のデータから色々なことを予測している研究者や企業がある、という現状を解説している。

主に機械学習を使った分析だった。アルゴリズムのような技術的な話はほとんどなく、どのようなことを予測しようとしているかを分かりやすく述べている。教育、選挙など多岐にわたる分野で使われていることが分かる。
巻末に予測を使った分野のリストがある。

2014/01/11

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機械学習による予測分析を網羅的に扱った一冊。
様々な事例をベースに概略を（専門用語抜きに）理解するための一冊、
といったところ。
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2014/01/05

前半は既知の話が多く、ビールとおむつの話には思わず苦笑を禁じえないなど、新鮮味がありませんが、後半は分析・予測の考え方に一歩踏み込んでの解説がとても分かり易く興味深い、とても勉強になった。
複数の予測モデルの信頼度を学習してコントロールするアンサンブルモデルの考え方そしてその方法論を用いてクイズ番組で活躍したIBMのワトソンのアルゴリズムの概要（さわり）が特に興味を引く、ビッグデータで花開いたデータ分析・予測が人工知能（AI）へ向かっているのはここでも明かなようです。