Kaggleで勝ちっぱなしのデータサイエンティストに話を聞いてみた | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のParul Pandey氏は世界各地に拠点のあるAIスタートアップH2O.aiでデータサイエンス・エバンジェリストを務めており、AINOW翻訳記事『あなたのビジネスにAI戦略を効果的に使用する方法』の著者でもあります。同氏が最近Mediumに投稿した記事では、H2O.aiに所属するKaggleグランドマスターにKaggleの取り組み方に関してインタビューしました。 データサイエンティストのPhilipp Singer氏は、オーストリアのグラーツ工科大学で博士号を取得後、自身の知識を応用する機会を求めてデータサイエンス業界に入りました。同氏がKaggleを始めたのは単なる情報収集がきっかけだったのですが、優秀な成績をおさめたことによってKaggleに夢中になりました。そんな同氏のKaggleの取り組み方、そしてKaggleから学んだことの要点をまとめると、以下のようになります。 Kag
「今機械学習に必要なのはデータマネジメント」5つの秘訣を実例つきで紹介 | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2020年8月6日 データを活用する多くの企業の価値が向上しています。世界的な企業は、ユーザのデータを巻き込み広告などのビジネスを展開し、現在、多くのビジネスはデータを資本に展開されているといっても過言ではないでしょう。 一方、データの活用の環境が整っている会社ばかりではありません。電子化されていないデータ、管理者がバラバラなデータ、企業によってデータに関する多くの課題があることでしょう。データの課題は、そのままAIの活用を大きく遅らせる足かせにもなってしまいます。 この記事では、重要性が高まる「データマネジメント」について解説します。 バズワード化するAIとデータマネジメントの必要性の高まり 2010年代に入り、今までのシステム以上の精度で画像認識することが可能になり、ディープラーニングなど機械学習への注目が高まりました。 AIの導入に少しでも興味を持った方は、AIの中でも
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