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...
2014.01.29 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...
2015.07.17 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...
2015.08.07 12:02
30度を超えるとアイスが”売れなくなる”？：データの正しい眺め方｜冷やしデータ分析はじめました
他人の作った資料は「データ」と「解釈」に分けて考えよう 前回は、今年の夏は本当に暑いのか？ということを様々な切り口で考えてみました。今回は、前回のアイスブレイクでも言及した「30度を超えると、アイスではなくかき氷が売れるようになる」という...
2017.06.19 08:43
ETL処理とELT処理の違い ～ビッグデータ処理の新トレンド～
ELT処理はクラウドデータベースだから可能になった荒業 皆さんは「ELT処理」をご存知でしょうか？ 決して「Every Little Thing」ではありません。 ELT処理は、ETL(Extract/Transform/Load)...
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