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...
2014.02.23 09:01
ビッグデータ分析の基礎から応用まで、実践的なノウハウ集！
ギックスの考えるビッグデータ分析のあり方 ギックスで実施しているビッグデータ分析の「具体的な実践例」を皆さんにご提供することで、従来の”大規模システム投資”を前提としたビッグデータ分析から脱却し、現業部門（＝企画部門）が「システム部門に頼...
2015.01.07 09:05
2014年全6.6万打席の紹介｜プロ野球データでクロス集計 with Tableau 第1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 我々ギックスは、データ分析において「加工されていない生データを手元に持ちましょう」「複雑なモデルを作らなくてもクロス集計で十分なケースが多いです」「仮説を検証するための人間の頭で考...
2015.11.06 08:45
TOSを使ってMicrosoft Azure SQL Data Warehouseを操作する｜Talend Open Studio によるビッグデータ分析(第10回)
JDBCドライバを直接指定することでAzure SQL Database/Azure SQL Data Warehouseに接続できる 前回までは、クラウド環境としてAWSを中心に説明してきました。AWSはクラウドシェアの1位ですが、Mi...
2017.04.17 13:09
クラウドサーバー Amazon EC2 を起動するだけのリアルボタンを作ってみた ～仮想と現実の新たな接点～
「ネットワークに繋がるボタン」という新たなデバイスの可能性 クラウドサービスはインターネット上に存在します。これらのサービスを利用するためには、通常、パソコンやスマホからブラウザや専用アプリからアクセスします。接続可能なネットワーク上であ...
2020.12.16 08:22
Firestore のデータを TypeScript と Security Rules で安全に扱う話
この記事は GiXo アドベントカレンダー の 16 日目の記事です。昨日は、TableauのLOD表現で注意すべきことでした。 MLOps Div. の堀越です。突然ですがみなさん Firestore は好きですか？私は好きです。...
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