ビジネスの意思決定において、不確実性は避けられない課題です。 従来の統計手法では、この不確実性を十分に考慮できないことがあります。そこで注目されているのが、ベイズモデリングです。 ベイズモデリングは、統計学と機械学習の分...

前回の記事では、因果推論の基礎とDAG（有向非巡回グラフ）の読み方について解説しました。因果関係と単なる関連性の違いを理解し、DAGを使って因果関係の構造を可視化する方法を学びました。 第383話｜ビジネスパーソンのため...

ビジネスの現場では日々様々な意思決定が求められます。 例えば…… 新商品の開発は売上アップにつながるのか？ 新しい広告施策は効果があるのか？ 社員の研修プログラムは生産性を高めるのか？ こうした問いに答えるためには、単な...

デジタル化が進む現代社会において、企業が抱える膨大なデータは、新たなビジネスチャンスを探る貴重な資源となっています。しかし、そのデータを如何に活用するかは、多くのビジネスリーダーにとって大きな課題です。 ここで重要となる...

機械学習モデルの性能に不満を感じたことはありませんか？ どんなに時間をかけてモデルを調整しても、予測精度が思うように上がらないことがあります。そんな時、アンサンブル学習という手法が効果的です。 アンサンブル学習とは、複数...

ビジネスにおけるリスク管理と効率化は、常に経営者の最優先事項の一つです。 異常検知技術の進化により、これらの課題への対処方法が根本から変わりつつあります。 今回は、異常検知がビジネスに与える影響に焦点を当てます。 統計的...

データの海に潜む無限の可能性を解き放つ鍵、「データオーグメンテーション」。 この革新的な技術は、ビジネスの世界において、競争優位を確立し、持続可能な成長を達成するための新たな道を切り開いています。 しかし、データオーグメ...

現代社会において、複雑な問題を解決し、持続可能な発展を実現するためには、数学的思考の力が不可欠です。 ビジネスから社会問題まで、あらゆる場面で数学的アプローチが重要な役割を担っています。 しかし、多くの人々が数学に対して...

データの海には、ビジネスの未来を左右する洞察が隠されています。 しかし、その価値ある情報を見極め、活用することは、しばしば複雑な挑戦となります。 今日、我々が直面するデータオーバーロードの時代において、プローブ特徴選択法...

ビジネスにおける競争力の源泉となるのは、しばしばその背後にあるデータと技術の活用方法です。 特に、機械学習モデルがビジネスプロセスや意思決定に果たす役割は日増しに重要性を増しており、そのモデルの性能を決定づけるキーとなる...