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今回は、機械学習を実際にマーケティングに利用することを考える。ただし、巷に数多く参考書やソフトウエアの解説書があふれているため、ここではいくつか簡単に学べるものを紹介する。
以前、機械学習といっても、
- 教師あり学習
- 教師なし学習
のふたつがあると解説した。
このなかでも売上や購買行動の予測など応用上、有効なのが教師あり学習だ。教師あり学習を実践・体験するにあたっては、特に難しいことは考える必要はない。とりあえず、どのような単位（店舗ごと、個人ごと、時間ごとなど）で収集するかに注意して
- 予測したい変数（例えば、売上、ある商品の購買の有無）
- それを説明する変数（例えば、価格・プロモーションなどのマーケティング変数、性別、年齢）
のふたつを大量に用意し、さらにそれを分析する機械学習やディープ・ラーニングの無料のパッケージを利用すればよい。研究者や専門家は1から実装する必要があるが、応用上利用したい人にとっては、「利用方法」や「解釈」、さらに「注意点」を把握したうえで、仮に問題が発生したときは専門家と連携するといった方法をとるのが合理的である。将来的に詳細な理解や理論、実装を勉強していけばよい。実際に、数学的な話をしない実用書なども存在している。
実践するにあたって注意することは
- マシン：CPU(GPU)やOS
- プログラミング言語
- フレームワークやパッケージ
- 手法と結果の評価方法
などである。それぞれ簡単に紹介しながら、最後に統計分析ソフト「R」による機械学習の実装を簡単に紹介する。
参照コンテンツ
【シリーズ】マーケティングのための人工知能入門およびその周辺技術
- （１）人工知能とその社会的インパクト
- （２）人工知能とは
- （３）機械学習の入門およびマーケティング
- （４）ディープラーニングなどの新たな機械学習と因果などの限界
- （５）実践：今日からはじめる機械学習とディープ・ラーニング
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