「データサイエンス」に関する記事一覧

日本代表の決勝トーナメント進出はギリギリだったのか?データサイエンスの観点で考える

ワールドカップの一次リーグが終わりました。 日本は二大会ぶりの決勝トーナメント進出で、めでたい限りです。 その日本代表ですが、フェアプレーポイントの差で辛くもグループリーグ二位通過でしたので、ギリギリだったという意見も多いように感じます。 …
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【AWS Summit Tokyo 2018】モンスターストライクを支えるデータ分析基盤と準リアルタイム集計システム レポート

はじめに AWS Summit 2018に参加してきました。今回は事例を中心にセミナーを聞いてきました。 本記事ではミクシィXFLAG スタジオ様によるモンスターストライクのデータ分析基盤についてレポートいたします。 セッション紹介と登壇者…
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【AWS Summit Tokyo 2018】Gunosy 様ご登壇事例 ユーザー行動が成す力学系の実現とそれを用いた推薦システムを支える AWS アーキテクチャ レポート

こんにちは。データサイエンスチームの t2sy です。 この記事では AWS Summit Tokyo 2018 で講演されたセッション 【 Gunosy 様ご登壇事例】ユーザー行動が成す力学系の実現とそれを用いた推薦システムを支える AW…
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【AWS Summit Tokyo 2018】AWS の機械学習サービス入門 レポート

先日お話しした通り、AWS Summit Tokyo 2018 で5月31日におこなわれた「AWS の機械学習サービス入門」セッションに参加してきました。 セッション紹介と登壇者 川村 誠 アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 技術…
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AWS Summit Tokyo 2018でデータサイエンティストがオススメする注目のセッション7つ

いよいよ5月30日から開催されるAWS Summit Tokyo 2018! AWS Summit Tokyo 2018に参加するNHN テコラスのデータサイエンティストたちに、AWSでデータ解析・活用をする場合のオススメセッション7つとそ…
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【高精度な画像分類器作りに挑戦!】(3)転移学習で精度100%

こんにちは。データサイエンスチーム tmtkです。 この記事では、桜とコスモスの写真を分類する機械学習モデルを、転移学習を用いて作成します。 はじめに 前回の記事では、VGG16をファインチューニングすることで、桜とコスモスの写真を分類する…
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【高精度な画像分類器作りに挑戦!】(2)ファインチューニングで高精度化

こんにちは。データサイエンスチーム tmtkです。 この記事では、桜とコスモスの写真を分類する機械学習モデルを、ファインチューニングを用いて作成します。 はじめに 前回の記事では、畳み込みニューラルネットワークをゼロから作成し、学習させるこ…
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【高精度な画像分類器作りに挑戦!】(1)ゼロからCNN

こんにちは。データサイエンスチーム tmtkです。 今回から、写真を分類する機械学習モデルを作成する手順を3回にわたってご紹介します。 この記事では、桜とコスモスを分類する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をゼロから作成します。 はじ…
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相関係数は外れ値の影響をうけやすい?Pythonで確認してみた。

こんにちは。データサイエンスチーム tmtkです。 この記事では、外れ値が相関係数に与える影響を観察します。 相関係数 以前の記事で簡単に説明したように、相関係数(ピアソンの積率相関係数)は2つの変数の間にある線形関係の強弱を測る指標です。…
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