記事一覧
【Bike Sharing Demand|レンタサイクルの需要予測】 自転車は何台レンタルされる？データ分析未経験者がKaggleに挑戦！
エスタイルのデータサイエンス事業部新入社員の「フィル」こと衣斐です。
入社時に研修の１つとしてKaggleコンペに挑戦しましたので、これから機械学習を学ぶ方はぜひ読んでみてください！
1.コンペ概要このコンペは2015年〜2016年に開催されていました。Kaggleの概要を読んでみると次のようなことが分かります。
レンタサイクルは、
・入会、レンタル、返却が自動化されている
・レンタル時と
【Kaggle Predict Future Sales|ECサイトの需要予測】未経験でもできる？研修１ヶ月でECデータ分析コンペに挑戦！
ESTYLEデータサイエンス事業部の「ながとも」こと長井です。
近年、「AI」や「DX」、「ビッグデータ」というワードをよく耳にするようになりました。それとともに「データサイエンティスト」という職種が注目されていることをご存知でしょうか？
データサイエンティストとはデータサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル
参照：一
【機械学習マネジメントライン外部品質】|AIシステムの外部品質における各項目の詳細と要求品質ごとの設定目安
ESTYLEデータサイエンス事業部の星ちゃんこと鈴木です。こちらの記事では機械学習品質マネジメントガイドラインの外部品質について説明しています。本ガイドラインは、機械学習を含んだサービスの開発者が、そのサービス品質を担保するために必要な考え方および手順を示したものです。
本記事では、機械学習品質マネジメントガイドラインにおける、外部品質3項目の観点とそれぞれの要求品質レベルごとの設定目安について
【機械学習マネジメントライン内部品質】|AIシステムの内部品質における各項目の詳細
ESTYLEデータサイエンス事業部の星ちゃんこと鈴木です。こちらの記事では機械学習品質マネジメントガイドラインの内部品質について説明しています。
本ガイドラインは、機械学習を含んだサービスの開発者が、そのサービス品質を担保するために必要な考え方および手順を示したものです。
内部品質の項目と概要内部品質は5つのステップと9つの項目に分かれます。本記事では、項目ごとの観点の説明と、用いられる代表的
【kaggleCassava Leaf Disease Classification】AIによるキャッサバの病害自動診断 ウィニングソリューションまとめ
ESTYLEのデータサイエンス事業部新メンバーの小林です。
本記事は、Kaggleコンペにチャレンジし始めて日が浅いビギナーに向けて、Kaggleコンペの内容とソリューションを分かりやすく伝えることに重きを置いています。
今回は画像分類コンペである[1]Cassava Leaf Disease Classificationのウィニングソリューションについてまとめてみました。画像分類に触れるのは
【Kaggle NFL Big Data Bowl 2021】アメフトにおけるディフェンダーの評価指標とは？ウィニングソリューションまとめ
ESTYLEのデータサイエンス事業部のフッキーこと福田です。
本記事はKaggleコンペにチャレンジし始めて日が浅いビギナーに向けてコンペの内容とソリューションを分かりやすく伝えることに重きを置いています。
今回はモデルの精度を競わないコンペ[1]「NFL Big Data Bowl 2021」のウィニングソリューションについてまとめてみました。アイシールド21ファン(ヒル魔推し)の著者として
StarGAN-v2で顔変換アプリを作ってみた
はじめに
機械学習技術を利用した「FaceApp」は顔写真や映像を簡単に加工できるアプリ
[1]FaceApp
昨今、テレビやインターネットなどの各種媒体で「AI」や「DX」と言った言葉をよくみかけるようになりました。これは、インターネットの普及や 5G に代表されるような情報通
【Kaggle実装】生き物の声を聞き分けろ！音声検出で森の希少種を守る
データサイエンス事業部の赤井です。本記事では、入社時の研修で挑戦したKaggleコンペの実装について紹介します。深層学習の初心者を対象としています。
この記事は、前半と後半で分かれています。今回参加したコンペ「Rainforest Connection Species Audio Detection」[1]や背景について知りたい方は、前半の記事[2]をお読みください。前半では、扱うデータセットに
【AI/DX事例解説】Google検索の進化と、最新の自然言語処理モデル「MUM」
ESTYLEのデータサイエンス事業部の筒井です。
皆さんはインターネットでなにか調べ物をするとき、どの検索エンジンを使っていますか？Yahoo!やBingなど様々な種類がある中で、Google検索を利用している方が圧倒的に多いのではないでしょうか。
「ググる」という言葉が生まれるほど人々に広く認知されているGoogle検索の裏側には、音声認識や画像認識、自然言語処理（NLP）といった最新のAI
【AI/DX事例解説】雑草を見分ける画像処理AIの開発
ESTYLEのデータサイエンス事業部新入社員の多田です。
私は表題の通り、作物と雑草を識別するAIの開発について調べてみました。今回はBlue River Technology社が開発した作物・雑草判別モデルの概要をご紹介します。
本記事はBlue River Technology社へのインタビュー記事[1]の内容をまとめて、加筆したものです。
開発の背景雑草に除草剤をピンポイントに散布
大規
【AI/DX事例解説】AIでカルテ情報を認識して新型コロナウイルスに対抗する
ESTYLEのデータサイエンス事業部新メンバーの筒井です。
近年、多くの企業で「DX化」という言葉が聞かれますよね。「DX化」はビックデータの活用・AIの導入など、進化したIT技術でビジネスや生活をより豊かにしていこうという動きです。特にAIの導入・活用はここ最近のトレンドとも言えるでしょう。
しかし、AIの活用と一口に言っても、そもそもどういったケースでAIを役立てることができるのかいまいち
【Kaggle紹介】生き物の声を聞き分けろ！音声検出で森の希少種を守る
ESTYLEのデータサイエンス事業部新入社員の赤井です。
入社時に研修の一環としてKaggleコンペに挑戦しましたので、これから機械学習を学ぶ方は是非読んでみてください！
なお記事は前半と後半で分かれています。後半は実装を含む内容が書かれているので興味がある方は後半部分もぜひお読み下さい！
Kaggleとは？データサイエンティストのための大会が行われているサイトのこと
Kaggleの読み方