2014.12.21 09:07
（3）機械学習の学習者視点で読み解く｜ギックスの本棚／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~ （O’REILLY/オライリー）
機械学習を学ぶ者にとっての「戦略的データサイエンス入門」 これまで、「戦略的データサイエンス入門」(O'REILLY)をビジネス視点、統計学の視点から各エキスパートが語ってきたわけですが、今回は、機械学習を学んでいる者の視点から同書を紹介し...
2015.06.15 14:53
Amazon MLで何ができるのか？｜Amazon Machine Learningを使ってみた（第１回）
注目を集めるAmazon Machine Learning 2015年6月2日～3日に開催されたAWS Summit Tokyo 2015のAmazon Machine Learning(Amazon ML)のセッションに参加しました。セ...
2017.10.24 10:35
Google Cloud Machine Learning Engine は“エンジン”であって開発環境ではない ～制約に気を付けよう～
Cloud Machine Learning Engine は実行環境を提供するだけ 数年前まで機械学習は導入のハードルが高く、誰でもできるものではありませんでした。しかし、Python言語の機械学習用の機能追加などによって、高度な専門知識...
2020.12.07 08:19
機械学習基盤 “Refeed” のアーキテクチャ
この記事は GiXo アドベントカレンダー の 7日目の記事です。昨日は、Business Optimization Div. 紹介でした。 MLOps Div. の廣津です。本記事では、弊社の機械学習基盤である Refeed につ...
2020.12.18 08:12
SHAP Values で 機械学習を「解釈」する
この記事は GiXo アドベントカレンダー の 18 日目の記事です。昨日は、クラウドデータ基盤をTerraformを使ってIaC化 & 量産する でした。 MLOps Div. の濱田です。近年、機械学習は目覚ま...
2014.03.09 10:56
「確率がとても低い事象の分析」に全量データ分析は威力を発揮｜ビッグデータ分析の留意点②
「ロングテール」に代表される確率が低い事象には全量データ分析 本日は、全量データ分析の優位性①にあたる、以下のポイントについて説明します。 優位性①：確率が低い事象を扱う場合に、サンプルデータでは得られない知見が得られるという点で、...
2014.07.29 09:02
「Tableau(タブロー)」を使ってみた|利用頻度の高いグラフ作成① ～月次数値の対前年比較
利用頻度の高いグラフを作成し、Tableauの操作チップスを紹介する 前回の記事でご紹介したとおり、Tableauは感覚的に操作でき試行錯誤しながらグラフを作れる、自由度の高いソフトです。ただ「試行錯誤でき自由度が高い」という優位性のトレ...
2014.09.10 09:08
Geek at GiXoの分析ツール使いこなし術｜TableauとRの連携 第3回
TableauとRを連携させる 前回は、Tableauが提供しているパッケージワークブックを使い、TalbeauとRを連携させると何ができ、また具体的にどのようにTalbeuとRが連携されていくのかを見てきました。今回は、手持ちのデータを...
2014.12.15 08:59
2次属性データとクロス集計で事業構造分析を行う
2次属性データとクロス集計は最強の組み合わせである ビッグデータブームはデータが大量に発生し始めている事に加えて、その大量に発生したデータを処理する環境が整ってきたからにほかなりません。個人的には、ビッグデータに注力してもよいと考えるきっか...
2015.07.17 08:46
機械学習の”適する領域”と”適さない領域”｜ネット学習 最適プランで～リクルート 140万人データから助言～（日経新聞）
機械は「ツール」。絶対的な”正解”をくれるとは限らない。 本日は、日経新聞に掲載された「ネット学習 最適プランで ～リクルート 140万人データから助言～」をななめ斬ります。 記事概要 まずは、記事の冒頭部分を引用します。 リクルー...
RECOMMEND
SERVICE
SERVICE
