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...
2014.02.06 09:05
ビッグデータ活用事例（7）R&D領域/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、合計8回にわたり、...
2014.04.10 12:19
Microsoft Power BI 活用レポート：Power Pivotを使ってみた② ~お手軽導入の”限界”~
「お手軽導入」の限界を知ろう 前回は”Power Pivotがどれくらい早いか”の検証を行いました。Power BI for Office 365 + Office 365 ProPlusのお手軽導入版でも、速度的には、弊社が実施している...
2014.07.23 08:52
”R”で実践する統計分析｜序：R（アール）とは？【外部寄稿】
Rの分析手法や使い方を連載形式でご紹介します（※外部寄稿） 本連載は、Yuu.Kimy氏にご寄稿頂いて、Rでの分析手法やその使い方について紹介していきます。初回である今記事は「Rの概要」について説明します。 「R（アール）」とは？ 数...
2014.12.24 08:59
第12回：小さなPD(CA)∞ってなんだろう？/「会社を強くするビッグデータ活用入門」を振り返る
ビューカードの取り組みで成果をあげた小さなPD(CA)∞サイクルのCheck-Act活動 私は2013年の11月下旬に著書「会社を強くするビッグデータ活用入門」を出版致しました。準実用書と言う位置づけで出版しており、商業的...
2015.03.04 08:49
計算フィールドの利用｜プロ野球データでクロス集計with Tableau 第8回
2014年のプロ野球全打席データをクロス集計していきます 2014年のプロ野球の打席データを全量（約6.6万件)手元に置き、さまざまな切り口でクロス集計して、プロ野球全体の打席の傾向を見ていく「プロ野球データでクロス集計 with Tab...
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