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...
「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...
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...
省力化に着目したAIの課題設定 「予測精度の改善価値」にフォーカスする予測モデルについては...
前回の記事はこちら 1.05倍の予測精度の向上価値 なぜ「感覚的に1.05倍」か、という点につい...
何の予測モデルを作るべきか 予測モデルとAIの使い分けが理解できたら、それぞれについて「何...
正確な予測が価値を生むとき まずリサーチデザインを応用して、予測モデルやAI開発の課題設定...
AI開発ではどうなのか 前章ではアウトカムと解析単位というリサーチデザインの基本をもとに、...
他の説明変数が絡んだ関係 「p値」や「95%信頼区間」といったデータの見方を理解できれば「た...
効率的な「違いの見つけ方」 アウトカムと解析単位が決まり、データから考え得る限りさまざま...
