小規模な機械学習プロジェクト（仕事でも、研究でも）を遂行する必要に駆られている、駆け出しデータサイエンティストのために書いた1冊。 機械学習プロジェクトは、ハマりやすい罠でいっぱいです。 「精度90%のモデルを作ったみたいだけど、それってどれくらい嬉しいんだっけ？」 上の例はその代表的なもので、「プロジェクトの目的が設定されていない罠」です。プロジェクトの目的がうまく設定できていない場合、仮にモデルができたとしてもそのモデルが無駄になってしまう危険性があります。 この本では、小規模な機械学習プロジェクトを少人数で回すときに気をつけておきたいポイントを実例を交えてわかりやすくまとめています。 ハマりがちな罠を知って、効率的にプロジェクトを進めていきましょう！ 【著者プロフィール】 鈴木天音といいます。都内でデータサイエンティストをしています。 大学時代にAI・機械学習に興味を持ち、Kaggleなどに積極的に参加し、Kaggle Masterになりました。 機械学習を利用した投資や、データサイエンスのTipsをまとめたブログの執筆などを行っています。