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2023年5月7日 / 最終更新日時 : 2023年5月7日 writer 機械学習

回帰分析

教師あり学習のタスクの1つ。対象データから未知の値を推測する。例えば、ある物件の家賃や将来の売上を推測することは、回帰にあたる。最も基本的な回帰のアルゴリズムは線形回帰である。線形回帰は、1つの変数を使って予測を行う単回 […]

2023年5月7日 / 最終更新日時 : 2023年5月7日 writer 機械学習

分類問題

「分類問題」とは、データをそれぞれカテゴリに分類するもので、機械学習の最も一般的な使い方の一つである。 例えば、電子メールをスパムと非スパムに分類する、文中の単語に名詞や動詞などの品詞ラベルを付与する、Webページをその […]

2023年5月7日 / 最終更新日時 : 2023年5月7日 writer 機械学習

教師あり学習

教師あり学習では、入力ベクトルxと出力値yの一対のデータ(x,y)が観測されるという設定があり、このようなデータが大量にある場合に、入力と出力の関係を推論する問題を考えることになる。このようなデータが大量にある場合、入力 […]

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運営者情報(プロフィール)

■私の経歴

大手SIerで約4年、データサイエンティストとして顧客向けデータ分析業務に従事。 その後、大手メーカーに転職し、社内データサイエンティストとして活躍中です。

■データサイエンスに関する思い

データサイエンスはこれからの時代、一人ひとりが知っておくべき知識・スキルのひとつ。第4次産業革命と言われるように、AIなどのIT技術の急速な進歩により、社会やビジネスモデルが大きく変化しようとしています。

そんな新しい時代を企業が生き残っていくためには、データサイエンスを活用することでデータから新しい価値を創出し、新たなビジネスを創造していくことが必要不可欠だと感じ、ブログを通じて発信をしています。

■メッセージ

現状、データ活用を推進していくにあたって必要不可欠なデータサイエンスのスキルを持った人材は大幅に不足していると感じています。

このブログが、データ分析をこれから学ぶ人や、データ分析未経験だけど社内で分析を進めなければならなくなった人向けに、分析をするにあたっての基礎知識や、分析を進める際の辞書的な使い方ができるプラットフォーム的役割を果たせば幸いです。

ナビゲーターの紹介

なるべく簡単に分かりやすく、ナビゲーターを通じて用語のポイントを解説しています。

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