データサイエンス

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【実験計画法】次のデータを選ぶ【D最適基準】

今回は研究開発分野における機械学習の関連したテーマとして、 「どうやって実験条件を選択してデータを増やすか?」 を解決してくれる、D最適計画について説明をします。 いわゆるマテリアルインフォマティクスってやつです。
仕事内容大公開!

在宅ワークの率直な感想【こんなもん】

月に1回しか出社しない私が在宅ワークのメリットデメリットをひたすら挙げていきます。 何かの役に立ててください。 私が感じた在宅ワークのメリット 通勤時間の分、睡眠や趣味の時間が確保できる おやつを食べたりリラ...
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本当にそのデータ、機械学習向け?【現役データサイエンティストが語る】

機械学習の用途に合ったデータについて、現役データサイエンティストが語っちゃうよ!
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なぜドメイン知識がデータサイエンスにおいて重要なのか?【現役データサイエンティストが語る】

「データサイエンスにおいて、ドメイン知識が重要」 そんなことを聞いたことがある人も多いのではないでしょうか。 わかっている人にとってはうんうんと納得する内容なのですが、私がデータサイエンスをかじり出したときは、 「専門知識...
コンペ系

Signate(シェアサイクルの利用予測)に挑戦してみた

今回は過去に実施されたSignateのシェアサイクルの利用予測に挑戦しました。 実際に投稿してみた結果、ランキング100位(暫定評価3.67)を切れました! 今回はそのノウハウを共有したいと思います。
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