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...
2017.07.11 18:48
Jupyter Notebook は機械学習の実行環境のデファクトスタンダードになる
Jupyter Notebook は分析者と様々な機能を結びつけるハブ的な存在 機械学習を行う場合、クイックに実行できるAmazon Machine Learning のようなクラウドサービス、色々な予測モデルを勝手に試してくれるData...
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...
2014.01.29 09:02
ビッグデータ活用事例（1）流行予測/会社を強くするビッグデータ活用
この連載では「会社を強くする ビッグデータ活用入門 -基本知識から分析の実践まで-」で取り上げたビッグデータやアナリティクスの活用事例を抜粋し、ご紹介していきます。 書籍の中では大きく2つの場合で事例を区分しており、まずは4回に渡って...
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...
2015.02.06 09:02
第4回・CSVファイル｜CSV、XML、JSON…データフォーマットの変遷について考える
フォーマット解説の第二弾はおなじみCSVフォーマットです 前回(第3回)は、各フォーマットを説明していく第一弾として「フラットフォーマット」について説明しました。今回は第二弾としてCSVフォーマットについて説明します。これまでの記事と同様...
2015.10.19 07:00
リフレクション解説第二回～プログラムの内部構造をデータとして取得～｜オブジェクト指向プログラミング(OOP)をおさらいしよう（８）
プログラムも「一個のデータ」です。 こんにちは。技術チームの岩谷です。本連載ではオブジェクト指向プログラミング(OOP)をおさらいする連載を書かせていただいています。前回「リフレクション」について説明させていただいたのですが、その中で ...
2018.01.24 12:13
BigQueryの標準SQL対応によって競合サービスからの乗り換えが発生するか？ ～Redshiftと使用感を比較してみた～
分析の試行錯誤フェーズではRedshift。分析の”型”が決まったらBigQuery。 ビッグデータ分析においてデータベースは必要不可欠であることは言うまでもありません。これらのビックデータ向けデータベースの代表格としてオンプレミスではO...
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