弁護士ドットコム インターネット ネットの中傷地獄で自殺未遂、そして出家…元女性アナ、執念で加害者を特定 「被害者の駆け込み寺つくりたい」
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データ分析から導き出されたインサイト無しにAI(人工知能)の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上(52%)は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
TL;DR 主成分分析で標準化(標準偏差で割る)するのが必ずしもいいとは限らない それどころか標準偏差で割ることの悪影響もある 標準化すべきかどうかは、どこで主成分分析を使うか(可視化として使うのか、パイプラインとして使うのか)によっても異なるからそこをちゃんと考えましょう 主成分分析にも標準偏差で割る例と割らない例がある 「主成分分析をする際には標準化(正規化)をしましょう」と言われることはよくありますが、実はよく探すと割っている例と割っていない例があります。どちらで説明しているかは学者の間でも意見が分かれているようです。主成分分析を実行する前の変数変換を、 ケース1:平均だけ引く $X-\mu$ ケース2:平均で引いて標準偏差で割る $\frac{X-\mu}{\sigma}$ とする2通りです。大学が出している資料を見てみましょう。ケース1はオタゴ大学が出しているPDF 12ページ目
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