効果検証のための因果推論手法のチートシート - Qiita
効果検証においてABテストによる単純比較以上のことをやろうすると、因果推論の各種手法を用いることになります。しかし、因果推論は主義や用語などが統一されておらず、いつ何を使えばいいかが分からないというハードルがあります。 そんな因果推論の手法を整理し、初～中級者にとって学習・活用の見通しが立てやすいようにまとめたものが本記事です。 2023/12/6追記 もともとこの記事は「もう迷わない！効果検証のための因果推論手法のチートシート」というタイトルだったのですが、"迷わない" はどう考えても言い過ぎだったので、タイトルを修正しました。沢山手法があるけど違いが分からなくて混乱しがち、というのが執筆のモチベーションです。むしろ 迷子のお伴 として活用していただけると幸いです。 特にフローチャートの部分は、これに従っておけばOKという主張ではなく、あくまで手法間の関係を整理するためのもの、そしてこう
ChatGPTの新機能「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」にアパレル店舗の売上分析をお願いしたらデータサイエンティストが不要になった｜Ainova
ChatGPTの新機能「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」にアパレル店舗の売上分析をお願いしたらデータサイエンティストが不要になった 2023年7月7日頃に日本でも利用できるようになったChatGPTの新機能「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」が凄いと話題なので、架空のアパレル店舗の売上データを元に売上を上げるための分析を依頼してみました。 どうせデータ分析の専門家でないと使いこなせないんだろうなと全然期待していなかったのですが、予想を超えるクオリティでしたので、一部始終を皆様にもご紹介します。 「Advanced Data Analysis」の基本的な機能やどんなことができるかは以下のページでまとめているので、「Advanced Data Analysis」について知りたい人はこちらをご覧
【ChatGPT】データサイエンティストが読むべきChatGPT関連の記事・動画まとめ - Qiita
データサイエンティストにとって、ChatGPTはうまく利用することで非常に強力なツールになることは間違いありません。 近い将来、データサイエンティストの中でもChatGPTをうまく使いこなせる人とそうでない人の間には、大きな差が生まれるでしょう。 そこで、今後ChatGPTを上手に活用できるようにデータサイエンティストが必ず読むべき記事を紹介します！ ChatGPTの公式プラグイン「code interpreter」 データサイエンティストの業務を大きく変える可能性のある、ChatGPT公式プラグイン「code interpreter」について解説している記事です。 ファイルのアップロード機能を使うことで、チャット上にデータをアップロードし、そのデータに対してコードを実行することができるようになります。 また、作業の結果をcsvなどでダウンロードすることが可能です。 つまり、code in
ChatGPTのコア技術「GPT」をざっくり理解する - Qiita
※本記事はOracleの下記Meetup「Oracle Big Data Jam Session」で実施予定の内容です。 ※セミナー実施済の動画に関しては以下をご参照ください。 本記事の対象者 これから機械学習を利用した開発をしていきたい方 機械学習のトレンド技術を知りたい方 なるべく初歩的な内容から学習したい方 はじめに Transformerの登場以降、著しい技術革新が続くここ数年、特にOpenAI社のChatGPTのサービス開始以降、おびただしい数の技術ブログや記事がインターネット上に存在する中、本記事に目を留めていただいてありがとうございます。 この勉強会では、専門用語や難解な公式を極力排除し、初学者の方々を対象に、「そもそも自然言語の機械学習ってどういうもの？」、「言語モデルって要するに何？」というところからGPTをざっくり理解することを目的としています。従って、本記事に記載のあ
技術ようつべチャンネル集 - Qiita
役立つYouTubeのチャンネルまとめ 数学、物理、アルゴリズム、プログラミング、などなど自分が使う技術に役立ちそうだな、困ったときによく見たなと思うチャンネルを紹介する。 取っ掛かり、ハマりがち、コツみたいな物が拾える。数学がメイン。随時更新していくつもり。 当たり前だけどちゃんと本も読んで勉強するんだぞ。 背景 YouTubeは視聴する登録チャンネルの数が増えると、チャンネルが埋もれて発掘困難になりがち (chrome拡張でできるチャンネルのフォルダ分け機能は、ぽちぽち登録するのも面倒で、そのフォルダの中から掘り出すのも難しい) モチベが上がる(おべんつよしたい)チャンネルを探してるうちに湧いてくる、わんにゃんコンテンツ(だいちゅき)に流され一日が終わるため、 モチベが上がる有用なチャンネルにすぐにたどり着くために、よく使うQiitaに列挙しておくことにした Streamや大学専用サイ
機械学習で未来を予測する - scikit-learn の決定木で未来の株価を予測 - Qiita
今回の記事は一応前回の続きなのですが、 scikit-learn による機械学習を利用して、実際に未来を予測する話を書いていきたいと思います。 なにはともあれ、まずは以下の図をみてください。 今回も実験対象のデータとして株価データを利用します。 上の図に挙げたのは弊社 (DTS) の株価であり、本物のデータです。 図にあるように「過去の株価の変化から結果どうなったのか」という情報を、機械学習を利用して計算機に学習させ、それをもとに将来の株価を予測してみます。 決定木アルゴリズム 今回は数ある分類の手法の中から決定木 (デジジョン・ツリー) を利用します。手法の選択理由は以前に書いた記事を参考にしてください。 決定木自体の説明は Wikipedia あたりを読んでいただくと早いかと思います。 また scikit-learn に実装されている決定木についての説明は公式ドキュメントにあります。
機械学習について一回挫折してしまったエンジニアが何とかお仕事で機械学習を使えるようになるまで - Qiita
初めに 4x歳越えのエンジニアにとって機械学習は何やらややこしいもの、本を開けば数式があり、pythonがあり、何それおいしいの？5年ほど前にCourceraで機械学習を学ぼうとしたがあっさりAndrew Ng先生はWeek4で挫折。"教師付き学習"と"教師なし学習"のちがいなんだっけ？ 想定している読者 IT業界で別のキャリアを持っていて機械学習のキャリアをみにつけたい、あるいは身につけようとしたが挫折してしまった人 自分のキャリアについて ホストの開発エンジニアから始まり、クライアントサーバー、Webアプリと開発系を云十年。その後ネットワーク、インフラ系を主な仕事にしています。 機械学習とのかかわり 5年ほど前に機械学習の勉強をしようとしたが、何をやっているか意味が分からず、あっさり挫折。その後は雑誌などで読む程度。 注）データ分析・機械学種・人工知能については、この文章では厳密に分け
AI - その革命はまだ起きていない、そして起きそうもない - Qiita
Artificial Intelligence — The Revolution Hasn’t Happened Yet - Link 先週、データサイエンス、AI業界にとって、ターニングポイント（潮の変わり目）となるほど重要なエッセイをUC Berkeleyの教授で、統計、機械学習、AIの研究者でもあるMichael Jordanという人が発表していました。もちろんあのバスケのMichael Jordanとは違います。(笑) 冗談はさておき、ここ最近のビッグデータの世界では標準になってしまったとも言えるSparkを開発したのはもともとAMP LabというUC Berkeleyの研究所のチームなのですがそこを率いていた人がこの人です。彼はシリコンバレーではもちろん、世界的にもビッグデータ、データサイエンスの世界ではかなり有名な人です。 その彼が、最近のAIという言葉に対する一般の誤解と誇大
結局、機械学習と統計学は何が違うのか？ - Qiita
これは私達の行っているデータサイエンスのトレーニングで、日本でもグローバルでもよく聞かれる質問です。実は2年ほど前にこの質問に正面から真摯に答えていた"Machine Learning vs. Statistics"という、とても素晴らしい記事があるのですが、今日は、そちらの記事をみなさんに紹介してみたいと思います。 ちなみに、筆者のTom FawcettとDrew HardinはSilicon Valley Data Scienceというデータサイエンスのコンサルティング会社で、多くの有名企業がデータサイエンスを使ってビジネスの問題を解決するための支援を行っていました。ちなみに、その会社の方は去年、Appleに買収されています。さらに、Tomは、「Data Science for Business」(翻訳書：戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック）という有名
【Python】自然言語処理でラーメン屋を分類してみる - Qiita
はじめに こんにちは、コピペデータサイエンティストです。 3年ぐらい前に「ラーメンと自然言語処理」というおちゃらけLTをしたのですが、今見ると恥ずかしいぐらいショボいので、Pythonで作りなおしてみました。 長くなったので3行でまとめると Web上に転がっている口コミとか紹介文を Pythonのライブラリを用いて解析することで 好きなラーメン屋に似たラーメン屋を見つける手法を構築した 方法 統計的潜在意味解析という手法を用います。ざっくり言うと、文書がどんなトピックを持っているか、何に関する文書なのか、を推定してくれるものです。 以下の様なイメージで各トピックに割り振られる割合を算出できるため、以下の例ではAとBが近い、ということを計算することが可能です。 ラーメン屋A： [0.75, 0.15, 0.10] ラーメン屋B： [0.60, 0.15, 0.15] ラーメン屋C： [0.0
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