データサイエンス入門講座

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記事

第21回 社内政治を乗り越えろ(2)

ボス以外のポジションの役割 多くの日本企業において、もっとも人材が不足しがちなポジション…

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…

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…

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…

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…

第16回 AI開発における適切な課題設定とは(1)

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…

第15回 何をデータで予測させるべきか(2)

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…

第14回 何をデータで予測させるべきか(1)

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…

第13回 予測モデルとAIの使い分け

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…

第12回 洞察・予測・最適化〜AI開発で同様のところと違うところ

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、…