第2回「ある商品といっしょによく売れる商品は何か？」を見つけるには ～マーケット・バスケット分析の考え方 やまかつ 2013-03-06
Mahoutで体感する機械学習の実践 記事一覧 | gihyo.jp
第2回「ある商品といっしょによく売れる商品は何か？」を見つけるには ～マーケット・バスケット分析の考え方 やまかつ 2013-03-06
第2回 「ある商品といっしょによく売れる商品は何か？」を見つけるには ～マーケット・バスケット分析の考え方 | gihyo.jp
Mahoutで体感する機械学習の実践 第2回「ある商品といっしょによく売れる商品は何か？」を見つけるには ～マーケット・バスケット分析の考え方 いっしょによく売れる商品は、マーケティング上重要 実店舗でもECサイトでもマーケティング上、「ある商品といっしょによく売れる商品は何か？」という発想はとても重要です。 実店舗であれば、次のように商品の配置を決めるのに役立てることが考えられます。 「いっしょによく売れる商品をより近くに置くことで買われやすくする」 「もしくは意図的に遠くに置くことで、店舗内の回遊を促す」 また、次のようにセール対象商品の選定にも利用できます。 「セールの対象商品にはどちらか片方だけを含み、もう片方はセールに含まず通常価格で販売する」 一方、ECサイトであれば、次のようにレコメンデーションの機能につなげることができます。 「この商品を買った人はこんなものも買っています
Amazon Alexaの基礎知識 | DevelopersIO
はじめに 1月ももうすぐ終わりそうですが、僕にとってこれが2017年一発目のブログ記事となります。 2017年はAmazon Alexaが激アツだと確信したのですが、概要は把握していたものの、きちんと情報をキャッチアップ出来ていなかったため、改めてAmazon Alexaについて学びました。 基礎知識 Amazon Alexa Amazon Alexaとは、Amazonが提供する、クラウドベースの音声認識サービスです。Alexaに対応したデバイスが認識した音声はクラウドサービスに送信されます。クラウドサービスは音声をテキスト変換し、そのテキストを処理し、処理結果をデバイスに返して音声として再生されます。 Alexaが登場したのは2014年11月、Amazon Echoとして発表されました。発表時にはAmazon Echoの機能のように報道されていましたが、その後Amazon EchoはAl
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
ベイズの定理 - 数学・・・統計学分野
ベイズの定理 いま、ベイズの定理が熱い。古典的確率論の一つの定理であるが、現在、検索エンジン でよく利用される Ｇｏｏｇｌｅ の高いヒット率を支えたり、Ｉｎｔｅｌ や Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ におけるアプリ ケーション開発の数学的基礎として注目を集めているらしい。 どのような形でベイズの定理が応用されるのか、大いに興味があるが、浅学の身で想像 の域を越えない。ベイズの定理自身は驚くほど単純で、ある方は定理そのものは覚えなく てもいいと断言するくらい、自ら直ぐに導ける程度のものである。 ここでは、このベイズの定理について、いくつかの話題を眺めてみようと思う。 「５回に１回の割合で帽子を忘れるくせのあるＫ君が、正月に Ａ、Ｂ、Ｃ ３軒を順に年始 回りをして家に帰ったとき、帽子を忘れてきたことに気がついた。２軒目の家 Ｂ に忘れて きた確率を求めよ。」 これは、以前、早稲田大学で出題された入試問題で
第1回 あのシステムもビッグデータ分析や機械学習に活用中！ 超高速データベース「Vertica」とは？［前編①］ | gihyo.jp
噂の超高速分析データベースを試してみよう～ログ解析、機械学習なんでもござれ～ 第1回あのシステムもビッグデータ分析や機械学習に活用中！ 超高速データベース「Vertica」とは？［前編①］ はじめに 全世界での月間アクティブユーザー数が16億5,000万人を超えたと言われるFacebook。同社では常に生成され続けるデータをビジネスで活用していくうえで、次の課題を抱えていました。 数十PB（ペタバイト）サイズの大量データが分析対象 数分間隔というニア・リアルタイムでのデータ投入 高いクエリ性能での処理が必要 数EB（エクサバイト）レベルのデータが格納されたHadoopと高いレベルの親和性が必要 同社ではこれらの課題をクリアするために、「Vertica」の導入を決定しました。評価のポイントは、クエリを高速処理できたことはもちろん、データロード性能、きめ細かなワークロード管理機能、そして柔軟
ナイーブベイズ分類器を頑張って丁寧に解説してみる - Qiita
============================================= ナイーブベイズ分類器、あるいは単純ベイズ分類器という分類器について解説したいと思います。 何それ？という方。まずはわけがわからないとしてもWikipediaのエントリを見てみましょう。 http://ja.wikipedia.org/wiki/単純ベイズ分類器 上の説明でよくわかったという方はこれ以上先に進む必要はありません。 ナイーブベイズ分類器は、一言でいうと、 分類問題ってベイズの定理を使えば解けるんじゃね？ というものです。入力 $X$ が与えられた時に出力 $Y$ が得られる確率 $P(Y|X)$ は以下の等式で表す事が出来ます： $$ P(Y|X) = \frac{P(Y) P(X|Y)}{P(X)} $$ これがベイズの定理です。 $P(Y)$ は事前分布と呼ばれ、 $P(X|Y)$
第5回 K-MeansとCanopyクラスタリングでセグメンテーション分析を行う | gihyo.jp
入力データを用意する サンプルデータを確認する 前回はセグメンテーション分析の理論編として、セグメンテーション分析と代表的なクラスタリングアルゴリズムであるK-MeansとCanopyクラスタリングについて解説しました。 今回は、実践編として、K-MeansとCanopyクラスタリングによるセグメンテーション分析をMahoutを用いて実際に行います。 なお、本連載の3回目同様、Mahoutのバージョンは現時点の最新版である0.7を対象とします。 今回利用するサンプルデータは、ARFF形式[1]で顧客のRFMが記載されています。@DATA以降が、実際のデータです。 サンプルデータ 今回のデータは、以下のような構造になっています。 1行が顧客1人のデータを意味する カンマ区切りで、左から「R（最終購買日）」「F（購買頻度）」「M（購入金額）」を表す （省略） @DATA 顧
Amazon Echoを持っていなくてもAmazon Alexaの音声認識技術を試す方法 | DevelopersIO
こんにちは、せーのです。先日、AWS Summit Tokyoも盛況のうち無事終わり、だいぶ日常業務に戻ってきた感があります。 今日は音声認識の話題です。 タッチの次はボイス AWS SummitではDevOps、IoT、サーバレスアーキテクチャあたりの話題が盛況でしたが、"次の波"として注目されていたのが音声認識技術についての話題でした。 Amazonでは既に「Amazon Echo」という音声認識によるアシスタントデバイスが売りだされ、アメリカで大人気となっています。他にもIBMの「Watson」やAppleの「Siri」、Googleの「Google now」やMicrosoftの「Cortana」等、キーボードからタッチに移り始めたデバイス入力方法の次は声による入力、という見方が大勢となっています。AWS Summit TokyoでもAmazonの自然言語応答サービスであるAVS(
Top 10 Hot Artificial Intelligence (AI) Technologies
Natural Language Generation: Producing text from computer data. Currently used in customer service, report generation, and summarizing business intelligence insights. Sample vendors: Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS, Yseop. Speech Recognition: Transcribe and transform human speech into format useful for computer applications. C
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[WIP]単純ベイズ分類器がまったく単純じゃないので入門 | moxt![[WIP]単純ベイズ分類器がまったく単純じゃないので入門 | moxt](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8d71ff5111e05619a10d29bb40d7aebaa75c8fbc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs0.wp.com%2Fi%2Fblank.jpg)
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