機械学習のレベル別学習法 | POSTD
Metacademyの発足以来、よく聞かれる質問があります。 機械学習について”さらに”詳しくなりたいが、何を学べばよいか分からない場合はどうすればいいですか？ このすばらしい質問に対して、私はこう答えます。 一貫してテキストブックから学びましょう。 すると、質問した人たちは顔をしかめます。それはまさに、体形の崩れた人が健康的な友人から「私は食事に気をつけて、運動を欠かさないようにしてるからね」と言われた時に見せる表情に似ています。進歩するには、粘り強い鍛錬とやる気、そして自分自身で課題に取り組む能力が必要です。 このことは皆さんもすでにご存じでしょう。 しかし、なぜテキストブックにこだわる必要があるのでしょうか？ テキストブックは、本当の意味で知識を習得するための数少ない手段の1つです。皆さんは講座を受けたり、MOOCを受講したり、読書会に入ったりして、自分の好きなやり方で学ぶことができ
GoogleAnalyticsからの脱却!!Hadoop+Hive+flumeでの解析基盤の構築｜Leverages { MARKETING BLOG }
はじめまして、レバレジーズデジタルアナリティクスチームです。 今日はレバレジーズの【解析基盤を作るに至った背景】と【解析基盤の設計思想】についてお話します。 ■GoogleAnalyticsから脱却を決めた3つの理由レバレジーズでは、GoogleAnalyticsによる解析を2年くらい行ってきました。しかし、今回GoogleAnalyticsのみに依存するのはやめ、自社で解析基盤を構築することにしました。主な理由は下記の通りです。 指標の意味、抽出の仕方、トラッキングの方法、誤差に悩むことが多いヒストグラム、散布図など、簡単なことをしたいだけでも相当苦労するリコメンド、表示順の最適化など、ログの二次利用が出来ないGoogleAnalyticsを業務で使っている人ならお分かりいただけると思うので詳細は割愛しますが、1番目、2番目で悩むよりも解析した結果を考察する時間を多く取るべきですし、3番
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