技術評論社さんのこのシリーズの「施策デザインのための機械学習入門」や、「効果検証入門」が良く書かれていたので購入したが、それらと比較すると残念な内容だった。
技術観点の内容については、情報理工学系の学部卒であれば履修している範囲かと思います。
ビジネス観点についての示唆などが本書の独自性と位置付けられているのかもしれませんが、
その点も含めても、オライリーの「戦略的データサイエンス入門―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック 」（ISBN: 978-4873116853）の7・８・９章の内容を初心者向けに簡単にしたうえで、サンプルコードなどでページ数を稼いだ内容という印象です。
ビジネス側のデータサイエンティストとしては、「ビジネスKPIと評価指標、目的関数を繋げる」という本書で示された考え方自体は否定する内容ではないものの、
我々の立場から見ると「ビジネスKPI・ビジネスモデル」自体がそもそも固定化された安定的なものではなく、こと機械学習を導入するようなプロダクトのビジネス評価においては、
プロトタイピングやユーザヒアリングを通じて業務担当者の隠れた知見や制約を引き出しながら「ビジネスゴールの切り出し方」そのものを検討することに価値があると思い、筆者の立場とビジネスサイドの立場の差を感じる部分がありました。
その意味で、本書で繰り返し説明されたコスト考慮型学習のような方法論にビジネスを落とし込む系の捉え方はややSIer的な「ビジネスの外側からビジネスを見る」ような課題の切り出し方だと思います。
総合して、本書はデータサイエンスの実務者向けの書籍というよりは、初心者向けの技術解説書として評価すべきであり、内容の網羅性や水準を考慮すると★3評価が適切と思います。
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