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ノーコードではじめる表データ解析

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表データを使ったAI開発やデータ解析ををこれから学ぶ初心者向けテキストです。ノーコードシステムを使ってAIを自作しながら、データサイエンスの基礎を学べます。
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#レンタサイクルデータで利用者予測

レンタサイクルの利用者数を予測するAIをノーコードで作ってみた|第5回:時系列データの取り扱い

こんにちは!ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。 今回の連載では、レンタサイクルのデータについて、当社が開発するHumanome CatData(以下CatData)を用いて分析しています。 第1回から第4回目では、2011年1月1日〜2012年12月31日までに集められたレンタサイクルのデータを2012年11月1日で分割し、2011/01/01〜2012/10/31のデータでモデルを作成し、2012/11/01〜2012/12/31のデータでモデルの評価

レンタサイクルの利用者数を予測するAIをノーコードで作ってみた|第4回:作成したAIの評価と精度向上

こんにちは!ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。 この連載では、レンタサイクルのデータを当社が開発する Humanome CatData(以下CatData)を用いて分析し、自転車のレンタル数を予測するモデルを学習しています。 今回は、前回に引き続き、レンタサイクルのデータをCatDataで分析していきます。 前回の記事では、学習用のデータとして準備した2011/01/01〜2012/10/31分のレンタサイクルの利用者数データを使ってモデルを作成しまし

レンタサイクルの利用者数を予測するAIをノーコードで作ってみた|第3回:レンタル数を予測するモデルの学習

こんにちは!ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。 今回の連載では、レンタサイクルのデータを当社が開発する Humanome CatData(以下CatData)を用いて分析し、自転車のレンタル数を予測するモデルを学習します。 前回の記事では、AIの作成に向けた事前準備として、時系列データを分割しました。今回は、前回作成した 2011/01/01〜2012/10/31 分のデータを使って、自転車のレンタル数を予測するモデルを学習します。 CatDataを使

レンタサイクルの利用者数を予測するAIをノーコードで作ってみた|第2回:AI作成に向けた時系列データの準備

こんにちは!ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。 今回の連載では、レンタサイクルのデータを当社が開発する Humanome CatData(以下CatData)を用いて分析し、自転車のレンタル数を予測するモデルを学習します。 前回の記事では、データを「可視化」することで、データの傾向の確認を行いました。様々なグラフでデータを確認できて楽しかったです! 今回は、データを分割したり、モデルの学習時に不要となる情報をあらかじめ削除するなどの「データの前処理」を

レンタサイクルの利用者数を予測するAIをノーコードで作ってみた|第1回:利用者数と天候の可視化

こんにちは!ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。 今年の夏休みは旅行へ行った方も多いのではないでしょうか。私も友人と旅行へ行きサイクリングをしました! 本連載では、レンタサイクルのデータを当社が開発するHumanome CatData(以下CatData)を用いて分析し、天候などの情報から日々の利用者数を予測してみようと思います。 これまでご紹介してきたCatDataの記事では、「猫の種類を予測する」というような対象が属するカテゴリをAIで予測する、という