【データサイエンス入門】有料版のSIGNATE QuestをPCとiPadで実際にやって感じたこと
SIGNATEのオンラインでのデータサイエンス学習サービスをご存知ですか？ SIGNATEというのは会社名であり、同社は主にデータサイエンスの企業研修、コンペの運営、AI関連の支援などをしています。 そのSIGNATEが…
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データサイエンス【データサイエンス入門】データ分析の初心者が中級者になるまでのSIGNATE活用方法
機械学習・データサイエンスのトレーニングとして世界的なデータコンペサイトのKaggleに挑む方は多いと思います。 ただ、データ分析なるものをこれから勉強していこう！と思っている人にとっては と自分事にしづらいと思います。…
データサイエンス【統計基礎】ディープラーニング, 画像処理(プーリング等)とは
AIという言葉と共に一気に有名になったがのがディープラーニングという手法です。 そしてこの「ディープラーニング」とは、ニューラルネットワークを多層に結合して学習能力を高めた機械学習の一手法です。 もうこの時点で意味不明だ…
データサイエンス【統計基礎】分析結果やモデル精度の解釈(決定係数, AUC, 混合行列等)とは
統計をかじりはじめて最初にぶつかる壁が、決定係数やAUCなど専門用語が多すぎて数字それぞれの意味が分からず混乱するということではないでしょうか。 目的に応じて、どのモデルを使って、どの指標をみるのが妥当か？ 細かい仕組が…
データサイエンス【統計基礎】クラスタリングにおけるk-meansやエルボーメソッドとは
「クラスタリング」とは，データ間の類似度にもとづいて、データをグループ分けする機械学習の代表的な手法の１つです。 人によってはクラスターというと、病原菌が発生した地域みたいな負のイメージがあるかもしれませんが、ザックリい…
データサイエンス【統計基礎】分類問題における決定木やランダムフォレストの仕組をざっくり理解
「分類問題」とは，データをそれぞれカテゴリに分類するもので，回帰問題と並ぶ機械学習の代表的な使い方の１つです。 この領域も具体例のイメージはわきやすいものの、手法としては直感的に分かりづらく、解説をうけても分かったようで…
データサイエンス【統計基礎】重回帰分析やロジスティック回帰の特徴をざっくり理解
回帰分析は、データ分析による予測の基礎の基礎です。 ただ、回帰分析とググってみると、単回帰分析、重回帰分析、ロジスティック回帰と色々なサイトがヒットしてわけがわからなくなります。 そのため今回はこのデータ分析の基礎にあた…
データサイエンス【統計基礎】P値、有意水準、帰無仮説とは一体何か、使いどころを考える
今回の内容は仮説統計・仮説検定という領域のものになります。 これは「とある仮説に対して、それが正しいのか否かを統計学的に検証する」という推計統計学の手法の一つです。 ただ、パッと見、専門用語がごちゃごちゃ出てきて混乱して…
