シティズンデータサイエンスラボ

「データサイエンスをみんなの手に。」を目標に掲げるデータビークルのオウンドメディア。「シティズンデータサイエンス」とは、統計学の専門家ではない一般の人々が、ツールを活用して手軽にデータを活用すること。豊富な実践事例や読み物で、データ分析の世界をより身近なものにします。

第20回 社内政治を乗り越えろ(1)

実はここまでで、まだ道半ば ここまで、皆さんは、データを整備し、分析や予測、AIの開発といったデータの活用の仕方を学んできました。本書の内容を活かせば「どこから手…

データ分析結果は「大喜利のネタ」だと思え!?Tokyo Data Science Lab 2019-20イベントレポート

【好評につき、2020年1月21日にアンコールイベントを開催いたします。お申し込みは以下のページから】 確実に流れが変化しているこの数年 2019年12月6日、大崎ブライトコ…

第19回 ズルのできない予測精度の検証方法(2)

過学習を見抜くためのフェアな評価方法 過学習がなぜ問題になるかというと、今あるデータに対してもっとも予測値と実際の値のズレが小さくなるように計算した状態で、その…

第18回 ズルのできない予測精度の検証方法(1)

「精度100%の予測」といわれたら、まず疑うべきこと 適切な課題を設定できれば、予測モデルもAIも開発できるようになります。ここまでの具体化ができていれば、統計解析や…

第17回 AI開発における適切な課題設定とは(2)

総負荷量とトレードオフになる安定性と有効性 このように総負荷量という考え方を持って「どれだけの煩わしさを解決できるか」「もっと範囲を広げて考えられないか」という…

「世界で戦う拡張アナリティクス」をテーマに「Tokyo Data Science Lab 2019-20」を開催します!…

こんにちは。データビークル広報担当です! 昨年データビークルでは「Tokyo Data Science Lab 2018」と銘打ちはじめてのプライベートイベントを開催しました。おかげさま…