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...
2014.02.10 08:59
ビッグデータ活用事例（9）マーケティング・販売領域-認知系/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、...
2014.12.02 09:04
第3回：CRISP-DMとギックス分析プロセスの違い (2/2)｜ギックスのビッグデータ分析体系2.0
示唆だしのために集計結果の可視化を重視する こちらの記事で紹介したように、2014年10月にギックスの分析体系を更新しました。その更新に伴い、弊社の分析業務を棚卸しすると同時に、様々な文献をあたり、また専門家と議論しながら改めて分析業務の...
2015.07.25 10:04
フィルタリングと文字列置換とプログラムによる変換方法｜Talend Open Studio によるビッグデータ分析(第5回)
フィルタリング(tFilterRow)と文字列置換(tReplace)とプログラムによる変換(tMap)を紹介 前回、Talendでフォルダ検索を行い、フォルダ中のファイルを1つのファイルに追記する方法までのジョブを作成しました。また、コ...
2015.10.26 07:00
オブジェクト指向プログラミング(OOP)をおさらいしよう～自分のプログラムが「他者をより便利にする」という願い～
すべては効率化のための「配慮」へつながる 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。今回は過去の連載で説明させていただいたOOPの要素を振り返る形でO...
2020.12.05 08:06
Connected Sheets を用いたビッグデータ分析（後編）
この記事は GiXo アドベントカレンダー の5日目の記事です。昨日は、Connected Sheets を用いたビッグデータ分析（前編）でした。 Technology Div. の緒方です。 前回は Connected Sh...
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