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(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developments編(2/3)まとめ ・AIモデルとテクニックの透明性、説明責任、再現性を高める「説明可能なAI」が重視される ・景気の後退がデータを活用する「持っ...
data science
入門／解説 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(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developments編(1/3)まとめ ・「分析業務」および「AIを現行業務に適用する業務」のステータスと認識の改善 ・解釈する必要があるデータは、常に偏見に対するリ...
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research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research編(1/3)まとめ ・AIが現実世界で益々使われるようになり拡張現実を組み合わせることで顧客体験が変わっていく可能性 ・2020年も言語モデルの分野で目覚...
入門／解説 敵対的サンプルはバグではなく人間には知覚できない高度な特徴(1/5)
１．敵対的サンプルはバグではなく人間には知覚できない高度な特徴(1/5)まとめ ・敵対的サンプルを使ってトレーニングしたモデルが敵対的でないデータを扱う事が出来る事が判明 ・堅牢なデータセットを使ってトレーニングしたモデルが自明でない特徴を...
ビッグデータ アメリカのデータサイエンス求人レポート2019(2/2)
１．アメリカのデータサイエンス求人レポート2019(2/2)まとめ ・2年前と比べて250%以上の求人数の伸びを示したのはTensorflow、Apache Flink、Alteryx ・次に伸びているのはH2O、Caffe、Python、...
学習手法 データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(3/3)
１．データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(3/3)まとめ ・データサイエンスは共同作業の側面もあるため共に学ぶ仲間を見つけよう ・フォーラム、チャット、ディスカッション掲示板など沢山の人と学べば学習は簡単になる ・チートシー...
学習手法 データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(2/3)
１．データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(2/3)まとめ ・データサイエンスの習得には座って授業を聞くだけでなく実践する事が大切つ ・モデリングは非常に大切でその意義や目的を理解して作る必要がある ・Youtubeの動画やS...
入門／解説 データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(1/3)
１．データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(1/3)まとめ ・データサイエンスは実務的な使われ方が優先される傾向があるが科学としての側面を持つ ・この前提に基づかないと適切にデータサイエンスを実践する事が非常に困難になる ・全...
入門／解説 時系列予測に機械学習を使用する際の落とし穴(3/3)
１．予測に機械学習を使用する際の落とし穴(3/3)まとめ ・誤った精度測定基準を選択すると実際には予測できないデータも高い精度で予測できているように見える ・時系列データは時間的に相関する傾向があり、直前の値を予測値とする事で見かけ上は高い...
入門／解説 数学的プログラミング：データサイエンス能力を進化させるための大事な習慣(3/3)
１．数学的プログラミング：データサイエンス能力を進化させるための大事な習慣(3/3) ・数学的プログラミングの本質は数学的性質やパターンをプログラムでテストする事 ・この習慣は次世代のデータサイエンティストのためのグッドプラクティスの開発に...
入門／解説 数学的プログラミング：データサイエンス能力を進化させるための大事な習慣(2/3)
１．数学的プログラミング：データサイエンス能力を進化させるための大事な習慣(2/3) ・ランダムダーツ投げのような検証は多数の試行が行われるという条件下でのみ有効 ・他のモンテカルロ実験と同様に投げた回数が多いほど近似は良くなる ・科学的実...
入門／解説 数学的プログラミング：データサイエンス能力を進化させるための大事な習慣(1/3)
１．数学的プログラミング：データサイエンス能力を進化させるための大事な習慣(1/3)まとめ ・数学的プログラミングとは一連の計算タスクを含む数学的概念をコード化する習慣を身につける事 ・これを見に付けると発見した数学的特性やアイデアを簡単な...