アナリティクスのマネタイズは「予測モデルを実務で使って検証する」、日本IBMの西牧洋一郎氏
アナリティクスがマネタイズにつながらないと悩む企業は少なくない。こうした課題に対して、日本IBMの西牧洋一郎氏は「まずは予測モデルを業務で使ってみて、それを検証するようなサイクルを確立することが重要だ」と助言する（写真）。同氏が、2016年3月4日に東京で開催された「データサイエンティスト・ジャパン2016」において、「ビジネス課題をアナリティクスで解決するために本当に必要な要素」と題した講演を行った。 講演の冒頭で、西牧氏は「IoT」や「機械学習」「データレイク」「ディープラーニング」など、アナリティクスに関する最新技術や最新動向を表す用語が羅列されたスライドを投影。「これらの言葉をよく耳にするようになったが、いずれもビジネスを解決するアナリティクスの要素ではない」と指摘した。「いくらデータを蓄えていても、それだけで価値が生まれるわけではない。業務の中にデータ活用を埋め込んでマネタイズし
同じデータセットに対するアプローチの違いから見る「データ分析のステージ」 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記 (2015/02/21) いくつか抜けてるところがあったなぁと思ったので、後から追記や加筆修正してみました。最初のオリジナル版から少し内容が変わっているところがありますがご了承ください。 ちょっと前の記事でこんなネタをやってみたわけですが。 世の中には色々な「データ分析」のやり方があるなぁと思った時に、この同じ2013年のテニス四大大会のデータからそれぞれのやり方をしている人たちがどんな異なるアプローチを取るのかなぁとふと想像したもので、半分ネタ的に書いてみました。便宜的に以下のようにステージを分けてあります。 集計ステージ 検定ステージ 相関ステージ 重回帰分析ステージ 機械学習を含めたモデリングステージ 厳密性に拘るステージ なお、データは以前の記事と同じこちらのものをお使い下さい。 その上で、Rで分析する際は以下のように前処理しておきます。単にプレイヤー名・獲得ゲーム数・総獲得
多腕バンディットによる表示コンテンツの最適化 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。技術部検索グループの原島です。 上の画像は、スマートフォン（ブラウザ版）で見たクックパッドの検索結果ページです。レシピだけでなく、ニュースも表示されていますね。献立や掲示板のスレッドなどが表示されることもあります。 クックパッドでは、検索結果ページに表示するコンテンツをクエリなどに応じて最適化しています。最適化は、膨大なログデータと最新の機械学習を用いることで、実現しています。このエントリでは、クックパッドにおけるコンテンツ最適化の裏側を紹介します。 最適化の背景 スマートフォンの普及に伴って、ユーザが利用するプラットフォームは PC からモバイルにシフトしつつあります。クックパッドにおけるモバイル利用者の割合も、ここ 2 年で 10% 以上増加しました。最近では、60% 以上のユーザがモバイルからアクセスしています。 ユーザの利用形態が変化すれば、検索結果ページもその変化に対
計量学習を用いた画像検索エンジンとアニメ顔類似検索v3について - デー
まだgithubにはpushしていないのですが、さいきょうの組み込み型画像検索エンジンotamaに計量学習を用いて与えられたデータにあった画像間の距離関数を学習してそれを使って検索するというドライバを入れたので、先行的なデモとしてアニメ顔類似検索v3を作ってみました。 計量学習は、ベクトル間の距離の計り方を機械学習で決めるみたいな分野です。 アニメ顔類似検索v3 AnimeFace Search v3 - Otama LMCA_VLAD_HSV Driver randomボタンを押すと顔画像がランダムに出るのでどれかクリックするとそれをクエリに検索します。color weightは色の重みを調節するパラメーターで、1にすると色だけで検索します。0にすると形状やテクスチャだけで検索します。結果画像の上の数字は類似度的なもので、その横のgglは元画像をGoogle Search by Imag
第19回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京( #TokyoWebmining 19th)－データ徹底活用・機械学習 祭り－ を開催しました - hamadakoichi blog
2012/06/23 "第19回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−データ徹底活用・機械学習 祭り−"を開催しました。 第19回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 19th)−データ徹底活用・機械学習 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining#19 (@horihorioさんに感謝） 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA： ■Opening Talk： O1.「
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