#機械学習 #データサイエンティスト記事まとめ

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機械学習やデータサイエンティスト関連の記事を収集してまとめるマガジンです。

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イチローの言葉とGoogle機械帝国

イチローの引退記者会見はリアルアイムで観ていたのですが、印象に残ったのは、メジャーリーグの野球について語っていたこの言葉です。この言葉を聞いた糸井重里さんが、こんなツイートをしました。イチローの発言を受けて、そして糸井重里さんの言葉も追い風になったのか、Number975号は「イチローが戦ったメジャーの「変質」」というタイトルでコラムを掲載しました。詳しくはコラムを読んでもらいたいのですが、このコラムに書かれているのは、以前は自分のプレーの振り返りに使われていたデ

Uber徹底研究 -「続き」MaaSを支えるデータサイエンス編レコメンド-

今回も前回に引き続き、Uberが使用するデータサイエンス、特にレコメンドについて紹介していきます。前回、ご好評いただいた以下の記事を含め、まずはこれまでの連載をまとめておきます。・Uber徹底研究 -ビジネス概要編- ・Uber徹底研究 -UX改善編- ・Uber徹底研究 -ゲーミフィケーション・行動科学編- ・Uber徹底研究 -MaaSを支えるデータサイエンス編- ■Uberがレコメンド？そもそも、Uberがするレコメンドなんてあるの？という疑問を持たれる方もいら

言語処理学会の発表に見る機械学習のトレンド（1）感情分析（2）機械読解（3）質問応答 #Zaim

はじめまして、Zaim で機械学習を担当している @rin です。言語処理学会が 2019 年 3 月 12 日〜15 日に開催した「第 25 会年次大会」のうち、13 日と 14 日の本会議に参加してきましたので、その様子をレポートしたいと思います。「年次大会」は年に一度の大きな発表の場言語処理学会は、自然言語に関する理論から応用まで幅広い研究成果発表の場として設立された社団法人です。毎年 3 月に大規模な発表の場として年次大会を開催しています。今年の会場は名古屋で

AI(deep learningや機械学習)導入にあたって危険と思った5つの兆候

週にだいたい15件(1日3件ほど)のAI(ここではdeep learningや機械学習を指します)導入に関するご相談をいただきます。それを3年間やっているので、相当数1,000社くらいはお話したかと思います。(こういうとなんか胡散臭いですね笑) その中で「これは実運用までは遠いだろうな」と思う瞬間がいくつかあるので、それを抽象化してまとめてみました。 ※追記: 抽象化したものを記載しております。特定の企業や個人のAI導入に対するアティチュードを非難/否定するのものではない

実はデータ分析を裏から支える『勘とセンスと美意識』を磨く。

データドリブンマーケティングやデジタルマーケティングが浸透して以来、勘とか経験に基づくマーケティングが軽んじられてきた。しかしここ数年で何でもかんでもロジカルシンキング（左脳的思考法）な傾向が見直されて、右脳的な勘とかセンスがもう一度クローズアップされてきている。どういうことなんだろう？ 10年前くらい。まさに猫も杓子もデータドリブン時代の幕開けだった。ビッグデータという言葉がちょうど今のAIのようなバズワードになり、データサイエンティストという職種が浸透し始めたのがこ

今週のAI・データサイエンス界隈のニュースまとめ #4 (2019/3/18 - 3/24)

1. Vive Hand Tracking SDKのアーリーアクセス版が公開されました！現在開催中のGDC2019にてVive Hand Tracking SDK、開発者向けのアーリーアクセス版がリリースされました。ハードウェアはHTC Vive ProとHTC Viveがサポートされるようです。 Today we are announcing to developers an early access release of the Vive Hand Tracking S

Uber徹底研究 -MaaSを支えるデータサイエンス編-

今回はUberが使用する高度な手法について紹介します。紹介するのは以下の5つですが、レコメンドに関しては次回に回します。今回からは少し専門的な内容になります。・需要予測・配車最適化・ダイナミックプライシング・解約予測・レコメンド(ボリュームが多いので、次回説明) 本記事は連載4回目の投稿ですが、これまでの投稿は以下の通りです。・Uber徹底研究 -ビジネス概要編- ・Uber徹底研究 -UX改善編- ・Uber徹底研究 -ゲーミフィケーション・行動科学編-

第5回継続的なデータ活用プロセスにおけるデータ整備の位置づけ

シティズンデータサイエンスラボは「データサイエンスを全ての人に」を掲げる株式会社データビークル(https://www.dtvcl.com/)が運営する公式noteです。データ整備のサグラダファミリアここまで「業務のためのデータ」をどう「活用のためのデータ」に加工するかを詳しく説明してきました。複数の表を結合するためのキーを確認し、それぞれの表の中に含まれる対象のデータを確認し、最終的にどのような切り口で１行ずつにまとめるのかを決めて、それぞれの項目を数値化したり分類した

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