データというキーワードが、現代ビジネスの進化と成長をリードしています。 このような現代、データ分析の現場に「エライ人」からある課題を投げられることがあります。 「このデータで、何ができそう？」 「このデータで、何かいい感...

Microsoft社が発表している「よく使われている関数トップ 10」にランクインしているIF関数を取り上げます。 下記はMicrosoft社が発表している「よく使われている関数トップ 10」の一部抜粋したものです。 関...

データ分析がビジネス戦略の核心となる現代。 しかし、分析結果が紙の上の数字に過ぎなくなってしまうこと、あるいはその結果と実際の実行が乖離してしまうケースは少なくありません。 なぜこれが起こるのか、そしてその乖離をどのよう...

先日、SUM関数シリーズを紹介しました。 SUMIF関数とSUMIFS関数を使えば、条件に応じた合計値を算出できました。 今回、その条件部分が曖昧になったときです。 例えば、 下記表から。「亀田製菓　亀田の柿の種　６袋詰...

課題解決はビジネスの核心であり、その手法やアプローチは絶えず磨き続けられています。 その中で、「課題解決のためのフレームワーク」は組織やチームが直面する課題を段階的に、かつ効果的に取り組むための指南書となり得るツールです...

ハイパーパラメータチューニングは、機械学習モデルの性能を最大限に引き出す鍵となるステップです。 前回、複数の目的変数を持つマルチオブジェクティブチューニングの基本からParetoフロントの考え方、そして実際のコード例を通...

SUM関数シリーズとして、下記記事をアップしました。 記事の読み方 説明の順は以下です。まずは、「問題」を与えて、次に、「解答」を提示します。最後に、「解説」です。 よくある、結論→理由の構成順に沿いました。 先に「解答...

ハイパーパラメータチューニングは、機械学習モデルの性能を最大化するための重要なステップです。 前回は、「チューニング時間の短縮に貢献するプルーニング」というお話しをしました。 Optunaで学ぶベイズハイパーパラメータチ...

仕事で難題に直面したとき、何かしら課題解決フレームワークを知っていると便利です。 何をすべきか分からない状態から、少し解放されます。 特に、「ソラ・アメ・カサ」フレームワークを活用することで、表層課題から深層課題までを的...

ハイパーパラメータチューニングは、機械学習モデルの性能を最大化するための重要なステップです。 しかし、このプロセスは時に複雑であり、多くの時間がかかることがあります。そこでOptunaが登場します。 前回は、このベイズ最...

SUM関数、SUMIF関数、SUMIFS関数に関して、取り上げました。 以降、SUM関数、SUMIF関数、SUMIFS関数をSUM関数シリーズと呼びます。 SUM関数、SUMIF関数、SUMIFS関数の違いに関しても簡単...

データサイエンスは今や多くの産業や社会の課題解決に不可欠な要素となっています。 課題解決のアプローチの1つに「ソラ・アメ・カサ」というものがあります。 この「ソラ・アメ・カサ」フレームワークを通じて、データを駆使して真の...

ハイパーパラメータのチューニングにおいて、ベイズ最適化は鍵となる役割を果たしますが、その背後にはどのような原理やアルゴリズムが働いているのでしょうか。 前回、Optunaの基本的な使い方やその背後にある技術的特徴について...

ハイパーパラメータのチューニングは、機械学習のモデルを最適化する過程で避けては通れない重要なステップです。 前回の記事では、ハイパーパラメータチューニングの基本概念と、なぜハイパーパラメータチューニングが重要であるのか、...

以前の記事では、『SUM関数：使い方と解説』を解説し、 SUM関数を拡張させた『【SUMIF関数】検索条件に一致したデータの合計値を求める』を解説しました。 本記事では、SUMIF関数の機能を拡張した「SUMIFS関数」...

機械学習モデルの良し悪しは、良好なデータの前処理やモデルの選択だけでなく、適切なハイパーパラメータの設定にも大きく依存しています。 しかし、このハイパーパラメータの最適化プロセスは、非常に時間がかかる場合があり、また、経...