データ ＆ アナリティクス | アクセンチュア
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
次元削除 ( t-SNE ) - puyokwの日記
今回は、kaggle のOtto Group Production Classification Challenge の上位の方々が次元削除の手法としてt-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding) を使用されていたので調べてみようと思いました。個人的には、pca(主成分分析) ぐらいしか思い付かなかったのですが、それぞれ比較しながら見ていきます。 t-sne の詳細についてこちらを参考にするといいかと思います。 http://jmlr.org/papers/volume9/vandermaaten08a/vandermaaten08a.pdf こちらに書かれているようにt-SNE は高次元のものを2 または3 次元に写像するように作られています。とりあえず、R のtsne package を試してみます。(あとでより高速なRtsne
t-SNEによるイケてる次元圧縮&可視化 - Qiita
こんにちは，クラスタリング&可視化おじさんです． 本記事は「機械学習と数学」Advent Calendar14日目です． (ちなみにAdvent Calendar初投稿です．よろしくお願いします) はじめに データ分析とか機械学習やられてる方は高次元データの次元削減と可視化よくやりますよね． この分野の代表選手といえばPCA(主成分分析)とかMDS(多次元尺度構成法)ですが， これらの線形変換系手法には以下の問題があります． 高次元空間上で非線形構造を持っているデータに対しては適切な低次元表現が得られない 「類似するものを近くに配置する」ことよりも「類似しないものを遠くに配置する」ことを優先するようアルゴリズムが働く 1.に関して，よく例に出されるのがSwiss roll dataset(下図)のようなヤツですね． PCAはデータが多次元正規分布に従うことを仮定しているので， その仮定から
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