脳波で「L」「R」を聞き分ける技術、NICTら開発
情報通信研究機構（NICT）と大阪大学は6月15日、人の脳波を使って英語の発音の違いを可視化する新技術を開発したと発表した。この技術を使うと、英語の「L」と「R」のような日本人の苦手な発音も効果的に聞き分けられるようになるという。 新技術は「Mismatch Negativity」と呼ばれる脳波パターンを利用する。Mismatch Negativitとは、2種類の音の頻度を変えてランダムに聞かせた場合、頻度が低い音を聞いたときに現れる脳波パターンのこと。例えば「light」と「right」をそれぞれ4対1の比率でランダムに聞かせると、「right」と発音されたときにこの脳波パターンが現れる。 Mismatch Negativityは音の違いが大きければ大きく、小さければ小さく出る特徴があることから、新技術ではMismatch Negativityの大きさを「緑色の円」として視覚化。その円を
Rによる機械学習を使って、実世界の問題を解決するための準備をしよう
『Rによる機械学習 12のステップで理解するR言語と機械学習の基礎理論と実装手法』より抜粋（記事掲載に合わせ一部改変）。 イントロダクション 機械学習は、情報からアクショナブルな知恵を生み出すアルゴリズムを中心とする学問である。そのため、ビッグデータの時代となった今、機械学習は特に時代に合った学問分野になっている。機械学習がなければ、情報の大きな流れについていくことはとてもできないだろう。 プラットフォームを選ばず、コストのかからない統計プログラミング環境であるRの存在感が増してきていることも考えると、今は機械学習を始めるタイミングとしては最適である。Rは強力だが学びやすいツール群であり、データから知恵を見つけ出すために大いに役立つだろう。本書は、水面下でさまざまなものがどのように動いているのかを理解するために必要な理論と実際に試せるケーススタディを組み合わせ、あなたのプロジェクトで機械学
「R」から「IBM Watson」の利用を容易にする「CognizeR」
Conner Forrest （TechRepublic） 翻訳校正： 村上雅章 野崎裕子 2016-08-22 06:30 IBMとColumbus Collaboratoryは先週、両社が共同で開発していた「CognizeR」を発表した。CognizeRはオープンソースの統計分析用言語「R」向けの拡張機能であり、Rを用いるデータ科学者はこれにより、ネイティブな開発環境から「IBM Watson」のツールや機能をより容易に利用できるようになる。 Watsonの「Language Translation」や「Visual Recognition」といった機能を利用するには、JavaあるいはPythonのコードからAPIを呼び出すのが一般的だ。しかし、CognizeRを用いることで、データ科学者は自らのR環境から直接Watsonを利用できるようになる。 Columbus Collaborat
Rでできるデータの前処理、ユーザーIDをキーにして2つのデータを連結しよう【R入門講座・番外編】
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
中世から現代まで、21万枚の絵画に使われている色の変化をRで可視化したグラフ
過去から現在までの大量の絵画データを使い、「時代の色遣い」があるかどうかを調べようとしたマーティン・ベランダーさん(Martin Bellander)のブログから。 大量の絵画データの取得先は、グーグルのアート・プロジェ […] 過去から現在までの大量の絵画データを使い、「時代の色遣い」があるかどうかを調べようとしたマーティン・ベランダーさん(Martin Bellander)のブログから。 大量の絵画データの取得先は、グーグルのアート・プロジェクトやWikiアートなどいくつか候補があったのですが、英BBCのサイト Your Paintings を選んだということです。このBBCのサイトにはイギリスを中心にヨーロッパ絵画が収められていると思われます。 21万枚を越える絵画データが閲覧できるということで、Windows上のR言語スクリプトで全絵画ファイルのURLを取得し、そこから、画像ファイ
最終回／ダミー変数を使って上手にデータをまとめ、グループごとの特徴を把握しよう【R入門講座】
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
何を読み取るのかが重要--統計言語「R」でクラスター分析
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 今回は統計言語「R」でクラスター分析を実施します。 ビジネスの現場では、Philip Kotler氏の提唱したSTPマーケティングが浸透しています。STPとは、それぞれ「セグメンテーション」「ターゲティング」「ポジショニング」の頭文字をとったものです。概要を説明すると、市場において適切な顧客をグループ化（セグメンテーション）し、そのセグメントに沿って適切にアプローチし（ターゲティング）、その顧客群に対して自社がどのようなベネフィットを与えられるかの地位を確立する（ポジショニング）ということです。 このような考えに基づいて、企業のマーケティング活動が展開されてきました。セグメンテーションは従来、ハードな属性情報と呼ばれる人口統計的データを
統計解析ソフト「R」で取り組む回帰分析
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 前回、オープンソースの統計解析ソフト「R」の簡単な使い方を説明しました。今回は、実際にRにあるデータセットを使い、回帰分析に取り組み、その結果をどのように使っていくかを説明したいと思います。 回帰分析とは 回帰分析とは、「目的変数」と「説明変数」間の関係を表す式を統計的な手法によって推計する分析のことです。 目的変数とは予測の対象とする「量」のことであり、説明変数は目的変数を説明、つまり物事の原因を表すのに使う変数です。この2つの変数にどんな関係があるのか、例えば天候という変数は、売り上げにどう影響するかを数式で表すために回帰分析を使います。 今回の記事についての回帰分析は特に断りがない場合、すべて線形回帰分析、つまり「直線をモデル」に
Rで本格的に分析を始める前に「必ず」確認しておきたいこと【R入門講座】
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
統計解析ソフト「R」を使う--環境構築と利用方法の基本
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます これまでの連載の中でデータ分析における注意点や可視化方法などを説明してきました。いよいよ心構えはできたということで、実際のデータを分析していきましょう、と言いたいところですが、まずはデータを分析する環境を整える必要があります。そこで、今回は近年非常によく活用されるようになったオープンソースのツール「R」の使い方を解説していきます。 Rをダウンロードする まずはこちらからご自身のPC環境にあったRをダウンロードしましょう。Rはフリーのソフトウェアなので、特に費用はかかりません。原稿執筆時点（4月）では3.1.0が最新のバージョンになっています。その際、CRANのミラーサイトの選択をする必要があります。日本ではミラーサイトが複数あり、Hyo
オージス総研、「R」をビッグデータに対応させたRevolution Analytics製品を提供
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
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