分析手法 カテゴリーの記事一覧 - NRI Data Science BLOG10/20(金)に大阪で開催された「関西Kaggler会2023秋」に参加してきました。 このようなKagglerの集まるオンサイトでのイベントに参加したことはこれまでなく、一体どのような会なのだろうと、期待半分、不安半分で参加しました。（前月に開催された関東Kaggl…
時系列予測モデルの実践論２ －昔のKaggleを事例に－ - NRI Data Science BLOG
Part2 特徴量エンジニアリング 前回の振り返り... パート１では、実践的な多変量時系列予測モデルを構築するためのアプローチを紹介し、過去のKaggleコンペティション のデータセットを用いて、ベースラインとなるSeasonal Naiveモデルを作成しました。 今回のパート２では特徴量エンジニアリングを扱います。 時系列データの特徴量エンジニアリング NRIデータサイエンスブログへようこそ！NRIのデータサイエンティスト、時系列予測プラクティスチームのSatyakiです。 パート2では、特徴量エンジニアリング、特に時系列のMLモデルのトレーニングに使用される特徴量について説明します。 ARIMAやExponential Smoothingなどの伝統的な時系列モデルと異なり、機械学習モデルはクロスセクションデータを用いて学習させるため、それぞれの学習用サンプルは独立していると考えられま
《特別開講》誰でも使える統計オープンデータ
講座内容 オープンデータである統計データを活用したデータサイエンスをわかりやすく解説します。 今、様々な意思決定の場で、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち“データサイエンス”力の高い人材が求められている。本コースでは“データサイエンス”力の向上を目指し、事例なども踏まえ、e-Stat（政府統計の総合窓口）、jSTAT MAP（地図で見る統計）、API機能等を使い、統計オープンデータを活用したデータ分析の基本的な知識を習得する。 コースは4つの部分に分かれている。第1週では、e-Stat（政府統計の総合窓口）の統計データを活用したデータ分析の事例、e-Statの基本的な活用方法を学ぶ。第2週では公的統計データの基本事項及び読み方を学ぶ。第3週では、統計データと地図を組み合わせた活用方法を学ぶ。第4週では、講座全体のまとめと、統計API機能の仕組みや具体的な活用事例等
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【山田祥平のRe:config.sys】 後ろ指をさされずにスーツケースに23.8型ポータブルモニターを入れる夢かなう
サイクルロード 〜自転車への道／最初から想定しておくべき事｜ 自転車専用通行帯: 違法駐車: バッテリー爆発: ひき逃げ: 放置自転車:
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