世界中のデータサイエンティストが集う「Kaggle(カグル)」というコミュニティにおいて最高位となる「Grandmaster」の称号を持つ阪田隆司さん。300万人以上が参加するKaggleの中で、「Grandmaster」は日本人では9人目(2019年6月時点)。 いま、企業ではさまざまなデータを解析することにより、業務効率を改善したり、製品の歩留まりをアップしたりするといった取り組みが広く行われている。日本最大規模の製造業であるパナソニックでも、AI・機械学習のスペシャリストが事業部門と連携し、さまざまな取り組みを行っている。 パナソニックは、AI・機械学習とどう向き合い、どう活用しているのか。パナソニックのテクノロジー本部 デジタル・AI技術センター データアナリシス部の阪田隆司さんに聞いた。 「パナソニックはいま、『くらしをアップデートする』というメッセージを発信しているとおり、人の
仕事全部これがいい https://t.co/SGWNnb6ign
By Evan Miller April 18, 2010 Translations: Russian Spanish Uzbek If you run A/B tests on your website and regularly check ongoing experiments for significant results, you might be falling prey to what statisticians call repeated significance testing errors. As a result, even though your dashboard says a result is statistically significant, there’s a good chance that it’s actually insignificant.
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く