機械学習ユースケースのビッグブック｜実践ガイドとコードサンプル

機械学習の実用化をめざす組織のためのハウツーガイドです。ユースケース、コードサンプル、Notebook も掲載しています。

機械学習のテクノロジーは急速に進化しています。その一方で、実践ですぐに使えるユースケースを見つけるのは容易ではありません。

データサイエンスワークフローを一元化できるプラットフォームをお探しですか？

Databricksの「機械学習ユースケース ビッグブック」では、機械学習を実務で活用するためのノウハウを、実践的なユースケースとともに体系的に解説しています。

在庫切れ予測モデルを活用した在庫管理の最適化、動的タイムワーピング（DTW）とMLflowによる販売傾向分析、RNN（反復ニューラルネットワーク）を用いた多変量時系列予測、さらに決定木とMLflowを活用した金融不正検知など、現場ですぐに応用できるテーマを、コードサンプルやNotebookとともに紹介しています。

また、Comcast、Regeneron、Nationwideといった企業の活用事例も掲載しています。

本ガイドでは、次の事柄について詳しく解説しています。

• 在庫切れを予測するモデリングを活用した店頭在庫管理の改善
• 動的タイムワープと MLflow を利用した販売傾向の把握
• 反復ニューラルネットワークを用いた多変量時系列予測
• 新機能をデモで解説
• 決定木と MLflow を用いた分析による金融詐欺検知