Autonomous Database かんたん機械学習 - Qiita
はじめに Oracle Databaseのクラウドサービス Autonomous Databaseはあらゆるワークロードを実行できるデータベースです。OLTPやデータウェアハウスだけでなく、実は機械学習のワークロードも実行できます。 データベースで機械学習？と思われるかもしれませんが、実は技術的に理にかなった選択肢でもあります。そもそも、データベースに入っているデータはユーザーのデモグラフィックデータだったり、購買履歴だったりと、企業活動に活かせるあらゆる分析が可能なデータなのは周知のとおりです。しかもデータベースにデータが入っている時点で、正規化済だったり、時系列になっていたりするわけですから、これらを機械学習に使わない手はないわけです。 その際、データベース自体に機械学習の仕組みが備わっているのであれば、ついでに、データベースで機械学習をやってしまえばいいんじゃないの？というお話です。
CyberAgent AI Labを支えるCloud実験環境 / ML Experiment Management via Cloud Computing Platform in CyberAgent AI Lab
PyData.Tokyo Meetup #23での発表資料です
Grid AI
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AWS Machine Learning のサンプルを動かしてみる - Qiita
あらすじ これまで、混同行列とROC 曲線について学んでいきました。その知識を活かしてAWS Machine Learning を触っていきたいと思います。 前回までの話: 混同行列(Confusion Matrix) とは 〜 2 値分類の機械学習のクラス分類について ROC 曲線とAUC を用いて2値分類機械学習モデルの性能を計測・チューニングする ストーリー 今回はAWS 側のチュートリアルで準備されている「とあるお店にて新しい商品を出したときにそれに顧客は反応(購入)をしてくれるか？」という推測を機械学習(ロジスティック回帰)を利用して学んでいきます。 利用するデータについて 今回はMachine Learning(以下:ML)でチュートリアルとして公開されている以下のデータを使います。 ML チュートリアル用データ(banking.csv) https://s3.amazonaw
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