仕事ではじめる機械学習
ソフトウェアエンジニアの間でも一般的な言葉になった「機械学習」。本書では、その機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理します。 プロジェクトのはじめ方や、システム構成、学習のためのリソースの収集方法など、読者が「実際どうするの？」と気になるであろう点を中心にまとめています。上司に「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」とあいまいな指示をされたとき、本書で学んだことが活きてくるに違いありません。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日をご確
ついにベールを脱いだ金融庁のフィンテック政策｜FinTechに詳しくなるノート（柴山和久）
昨日（2017年10月25日）に、今後の金融行政の方針を占める「金融レポート」が金融庁から発表されました。今年の「金融レポート」では、あまり目立たないのですが、フィンテックに対する金融庁の方針が4つの原則（プリンシプル）として明確に打ち出されました。（要約版には数行しか記載がないため、興味のある方は「金融レポート」本体の100-108ページをお読みください。） 昨年の「金融レポート」では、フィンテック事例の紹介や、金融庁によるフィンテック相談窓口の設置、業界からの要望を受けての銀行法改正など、フィンテックに対する、どちらかと言えば受け身の姿勢が目立ちました。当時は、フィンテックの社会的意義や影響について金融庁として測りかねていた印象です。 しかし、今年の「金融レポート」では、フィンテックに対する金融庁の姿勢が明確に打ち出されています。「金融レポート」全般について言えることですが、国内外の有
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