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...
2013.12.16 13:13
2次属性を理解しよう｜ギックスのビッグデータ分析体系 ④
ギックスならではの分析プロセス 「２次属性の作成」 前回は分析プロセスの最初の段階となる「ビジネスの理解」と「データの理解・準備」のプロセスについてご説明しました。今回は、いよいよギックスデータ分析体系ならではの分析プロセスであたる「2次...
2014.02.13 09:00
ビッグデータ活用事例（11）マーケティング・販売領域-再購買系/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、...
2015.02.04 09:04
Rでの決定木の実装｜プロ野球データで決定木(Decision Tree) with R 第3回
プロ野球データで決定木を行った結果を公開していきます 本連載では、3回にわたり、プロ野球のデータで実際に決定木を行った事例を紹介していきます。第3回目の今回は、実践編として、Rを用いた決定木の実装について説明しています。 Rでの決定木の...
2015.02.13 13:10
第5回・XML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三弾はXMLフォーマットです 前回(第4回)は、各フォーマットを説明していく第二弾としてみなさんもよくご存知のCSVフォーマットについて説明しました。今回は第三弾としてXMLフォーマットについて説明します。XMLはイン...
2015.05.21 09:01
「フルマネージド」クラウドサービス～第三回・実例1「Tableau Online」～
フルマネージドのアプリケーションサービス。今回は「Tableau Online」を紹介します 本連載は全五回で「フルマネージド(Fully Managed)のクラウドサービス」について書かせていただいています。前回はフルマネージドサービス...
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