AI関連その他 AI、機械学習、データサイエンス、ディープラーニングの2020年の進展と2021年の予測テクノロジー編(1/3)
１．AI、機械学習、データサイエンス、ディープラーニングの2020年の進展と2021年の予測テクノロジー編(1/3)まとめ ・ハイパーオートメーション、iBPM、RPAによる業務自動化は加速して行く事が予想される ・DevOpsのようにAI...
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入門／解説 データサイエンス用のライブラリトップ５
１．データサイエンス用のライブラリトップ５まとめ ・有益なデータサイエンスライブラリ５点について書かれた記事を別観点からもう一つ紹介 ・Pandas Profiling、NLTK、TextBlob、pyLDAvis、NetworkXの５ライ...
入門／解説 データサイエンスと機械学習用のPython人気ライブラリ2020年版
１．データサイエンスと機械学習用のPython人気ライブラリ2020年版まとめ ・データサイエンス、データ視覚化、機械学習のためのPythonライブラリ上位38選 ・一般的なデータサイエンス用ツールを対象とし、ニューラルベースと研究用途は対...
入門／解説 データサイエンスの最新情報の入手先
１．データサイエンスの最新情報の入手先まとめ ・英文サイトに投稿されていた最近注目されているデータサイエンス関連の情報収集先 ・Towards Data ScienceやKDnuggetsなどの有名どころもあるが新興サイトも ・Toward...
インフラ Google Colabの使い勝手を向上させる10の秘訣
１．Google Colabの使い勝手を向上させる10の秘訣まとめ ・気軽にブラウザでPythonやライブラリを試せるGoogle Colabを更に便利に使うためのヒント ・ファイルのアップロード、ダウンロード、Googleドライブのマウン...
入門／解説 人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測Industry編(3/3)
１．人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測Industry編(3/3)まとめ ・文章または音声による自然言語処理は「市民データサイエンティスト」のブームを促進 ・2020年は低消費電力で安価なデバイスにAIが展開...
ビッグデータ 人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測Industry編(2/3)
１．人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測Industry編(2/3)まとめ ・IoTデータの大規模分析を可能にするためにはストレージと監視システムの革新が必要 ・データサイエンスタスクの自動化は機械学習パイプラ...
入門／解説 人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測Industry編(1/3)
１．人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測Industry編(1/3)まとめ ・データの民主化によりデータ分析がよりビジネスに近い様々な部門で行われるようになる ・AIおよび分析チームはデータ組織の新しい基盤とし...
入門／解説 Federated Analytics：データを一か所に収集せずにデータ分析を行う(2/2)
１．Federated Analytics：データを一か所に収集せずにデータ分析を行う(2/2)まとめ ・Secure Aggregationにより、Federated Analyticsはより強力なプライバシー属性を実現できている ・この...
入門／解説 Federated Analytics：データを一か所に収集せずにデータ分析を行う(1/2)
１．Federated Analytics：データを一か所に収集せずにデータ分析を行う(1/2)まとめ ・Federated learningはスマートフォン上のデータをプライバシーを考慮しながら機械学習で利用する仕組み ・Federate...
公平性 TFCO：制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(3/3)
１．TFCO：制約付き最適化ライブラリを使用して公平性の目標を設定(3/3)まとめ ・制約が適用されるグループがデータセット内で過小評価されてしまう可能性があることに注意が必要 ・各グループの割合が高い別のリバランスされたデータセットに制約...
入門／解説 人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測developments編(3/3)
１．人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測developments編(3/3)まとめ ・2020年に期待できる事は、データ分析/データサイエンスタスクの自動化 ・会話型AIの使いやすさと直感的なインターフェイスに...