機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた - データで見る世界
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
機械学習を使って自分に映画をおすすめしてみた - データで見る世界
なんかいい映画ないかなぁと思うことは誰にだってありますよね。ちょっと時間ができた時なんかに、映画でも見てみようかと。でもこれはそんなに簡単なことではありません。 世の中にある映画なんて多すぎて一体いくつあるのか分からないくらいですし、一回選んだらだいたい2時間は取られるわけです。おもしろくない映画に2時間奪われるリスク、そして最高の映画を見ずに人生を終えてしまうリスク。こんなハイリスクを背負って僕たちは映画と向き合っていかなければいけません。 恐ろしい。 こんな恐ろしいことがありますか。 でも安心してください。機械学習がそれを解決してくれます。今回の記事では、機械学習を使って、自分自身に映画をおすすめするモデルを作ってみました。 何は無くともまずはデータが必要です。今回はみんなのレビューサイトさんからデータを拝借しています。 みんなのレビューサイトでは、レビュアーが自身のプロフィールを登録
AIで解決すべきビジネス課題を見つけるただ1つの質問 - データで見る世界
なんでもかんでもAIで解決したいこのご時勢、皆様いかがお過ごしでしょうか。日々のニュースではありとあらゆる企業がAIに注力し、データサイエンティストの採用と育成に悪戦苦闘している様子がうかがえます。 「やっぱこの時代、AIっしょ！」 うんうん。そうですよね。勢いが大事です。 「いやいや、AIよりもまずやらなきゃいけないことたくさんあるんじゃないの？！」 うんうん。冷静な意見です。AIだけが戦略じゃないですからね。 「AIなんてただのバズワードだし、役に立たん！」 ダウト。 ちょっと待ってください。AIはいいものです。AIとハサミは使いよう、なのです。使い方を間違えてはいけませんが、そもそも使い方を間違えてもいい道具など、この世にありはしないのです。 AIがここまで注目されているのは、ビジネス課題の解決に活用できるからでしょう。もしAIが研究としてはおもしろいが役に立たないものだったとしたら
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