近年、AIという言葉が私たちの周りで頻繁に飛び交っています。 AI技術の進化により、多くの業務やタスクが自動化され、効率化が進められている国々が増えてきました。 だが、日本の一部の企業では、その流れとは逆に、AIで置き換...
現代のデータサイエンスの中で、「何が原因で何が結果か?」という問いに答えるための技術が日々進化しています。 この中で、因果推論のフィールドは特に注目を浴びており、データから真の因果関係をどうにか明らかにしようという手法と...
協調フィルタリングやSVDなどの鉄板の「推薦システム(レコメンドエンジン)」であれば、PythonのSurpriseライブラリで簡単に作れます。 このライブラリは推薦アルゴリズムの学習と予測を簡単に行うことができます。 ...
協調フィルタリングやSVDなどの鉄板の「推薦システム(レコメンドエンジン)」であれば、PythonのSurpriseライブラリで簡単に作れます。 このライブラリは推薦アルゴリズムの学習と予測を簡単に行うことができます。 ...
協調フィルタリングやSVDなどの鉄板の「推薦システム(レコメンドエンジン)」であれば、PythonのSurpriseライブラリで簡単に作れます。 このライブラリは推薦アルゴリズムの学習と予測を簡単に行うことができます。 ...
現代ビジネスにおいてデータは重要な意思決定の礎となっています。 しかし、そのデータに対する分析タスクと、分析した結果の解釈は、往々にして複雑で時間がかかる作業です。 その解決策として注目を集めているのが、AIや機械学習を...
協調フィルタリングやSVDなどの鉄板の「推薦システム(レコメンドエンジン)」であれば、PythonのSurpriseライブラリで簡単に作れます。 このライブラリは推薦アルゴリズムの学習と予測を簡単に行うことができます。 ...
協調フィルタリングやSVDなどの鉄板の「推薦システム(レコメンドエンジン)」であれば、PythonのSurpriseライブラリで簡単に作れます。 このライブラリは推薦アルゴリズムの学習と予測を簡単に行うことができます。 ...
Excel関数を勉強し始めると、絶対参照/相対参照/複合参照の謎のキーワードに出会います。(「引数」「戻り値」に次いで、離脱要因の上位キーワードではないしょうか) 絶対参照/相対参照/複合参照を理解しても、今度$マークと...
時系列データを扱っていると、時間間隔の異なる複数の時系列データを扱うことがあります。 1カ月単位の時系列データもあれば、四半期単位の時系列データもあります。 1時間単位の時系列データもあれば、1日単位の時系列データもあり...
今やデータはビジネス活動の至る所に存在し、それをより良い意思決定のために活用したいと考えている人も少なくありません。 しかし、多くの経営陣やマネジメント層などの多くは、生のデータをどのように料理するかを必ずしも理解してい...
ビジネスの世界のデータの多くは、時間軸のあるデータである時系列データです。 時系列データを手に入れたら、どのようなデータかなんとなく知りたくなります。 時系列データの多くは色々な変化をしながら推移していきます。 例えば…...
Excel関数はとても便利な機能ですが、使い方を覚えるのは大変ですね。ヒントやダイアログを活用して、効率的に数式を入力してください。 Excel 2019では、全486関数もあります。 しかし...
PythonやRでデータ分析をするとき、JupyterなどのNotebook上でコーディングしている人もいることでしょう。 別々に作成したNotebookを1つに結合したい、と思ったことのある人もいることでしょう。 例え...
ビッグデータだの、データサイエンスだの、機械学習だの、DXだの、AIだの…… と叫びながら、データサイエンス・プロジェクトは、不必要に複雑さの罠に陥ることが多いです。 期待の表れなのか、得体のしれないものへの恐れなのか、...
開催概要 日時: 2023年09月22日(金) 10:30 ~ 17:30 受講料: 一般 (1名):49,500円(税込) /同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込) 会場: オンライン 主催:株式会社日本テ...