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twitterで、海外のScalaistを大量にfollowしていないとわからない、マニアックなScala界隈の事情の話。 海外で、Scala使っている企業というと、twitterやfoursquareなどが有名ですが、個人的に観察していて PrecogIO という会社が最近とにかくすごいので、こんな変わったblog書いてみます。 Precog engineers: @nuttycom, @dchenbecker, @AlissaPajer, @d6, @puffnfresh, @fponticelli, @tixxit, @milessabin, Tom Bowles. Best. Team. Ever. 2012-08-24 05:10:05 via Twitter for Mac 最近も増えてる 代表的なすごい人をいくつか自分が知ってる限りで説明 @djspiewak github
Talend、TreasureDataを今から覚える人のための「顧客理解のためのビッグデータ分析基盤」勉強会レポート 11/13(木)に「顧客理解のためのビッグデータ分析基盤」という勉強会をTalendさん、TreasureDataさんと一緒に開催をしました。クラスメソッドからは甲木が登壇したので、その様子をレポートしたいと思います。 Talend や TreasureData について、名前はよく聞くけど一体どんな製品なんだろう?という方が読まれると、だいたいこういう製品なのかー、というのがおわかりいただけるかと思います。 勉強会のプログラムはこんな感じです。 「クラスメソッド・カスタマーストーリーのご紹介」 クラスメソッド株式会社 AWSコンサルティング部 ソリューションアーキテクト 甲木洋介 「ハイブリッド環境で威力を発揮するビッグデータ統合ツールのご紹介」 Talend株式会社 マ
データセクションは、ソーシャルメディア分析をはじめとするビッグデータの収集・調査・分析に精通している会社です。マーケティングリサーチ・リスクモニタリング・AIによる画像解析などの分野で多くの企業をサポートしています。
『データ分析の教科書』髙橋 威知郎 14のフレームワークで考えるデータ分析の教科書 作者: ?橋威知郎 出版社/メーカー: かんき出版 発売日: 2014/09/18 メディア: 単行本(ソフトカバー) この商品を含むブログ (1件) を見る データ分析 データの分析。 データが大切と言われたりしますが、それはデータ自体というよりも、データの分析が大切という意味でしょう。本書では、データの分析について取り上げています。 ▼ ここに注目 ▼ 「大切なのは、データ分析の結果に基づいて、どんなアクションにつなげるのかという点であり、アクションを実施して、売上や利益アップなど目に見える成果につなげていくことが、データ分析の真の目的です。」(p.23) データ分析の目的は、成果につなげること データ分析の目的は、行動につなげて、成果を上げることだそうです。 たしかに、ただ分析するだけでは意味がないで
本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。Google、Microsoft、Facebookをはじめとした有名企業で使われているアルゴリズムや分析手法の紹介など、興味深い話題や事例も豊富に収録しています。内容の幅が広く、データサイエンティストの参考になるトピックが満載の一冊です。 目次 訳者まえがき まえがき 1章 はじめに:データサイエンスとは 1.1 ビッグデータとデータサイエンスの過剰喧伝 1.2 過剰喧伝を克服する 1.3 なぜいまなのか 1.3.1 データ化 1.4 現状(および多少の歴史) 1.4.1 データサイエンスの仕事 1.5 データサイエンスプロフィール 1.6 思考実験:メタ定義 1.7 データサイエンティス
お知らせ ニュースリリース 2014年度一覧 データ駆動型(ドリブン)イノベーション創出戦略協議会 中間取りまとめ「分野・組織の壁を超えたデータ駆動型(ドリブン)イノベーションへの挑戦」を取りまとめました 経済産業省は、分野・組織の壁を超えてデータを活用し、新たな価値を生み出すデータ駆動型(ドリブン)イノベーションの創出・促進を図ることを目的に、データ駆動型(ドリブン)イノベーション創出戦略協議会を本年6月に設立し、200社以上の民間企業等の参加を得ています。第1回から第3回までに行った課題と対応策についての議論を踏まえ、10月31日の第4回で「分野・組織の壁を超えたデータ駆動型(ドリブン)イノベーションへの挑戦」を取りまとめましたので公表します。 今後は、本協議会の下でワークショップを開催し、データ駆動型(ドリブン)イノベーションの創出・促進に必要な制度や事業環境の整備、具体的な事例づく
NHKスペシャル 医療ビッグデータ 患者を救う大革命 膨大なデータが医療を変える 世界中からセンサーのデータを集め、これまで救えなかった命を救う新システム。患者たちの大量の情報を分析して、入院期間の削減につなげている病院。 これまでの技術では扱うことのできなかった膨大なデータの固まり=ビッグデータが、今、医療の世界の常識を次々に覆しています。ビッグデータがもたらす人類の新たな可能性に迫ります。 病気を「予知」 命を守れ アメリカでは、いま新生児集中治療室に入院する赤ちゃんの感染症をビッグデータから「予知」するシステムの開発が進んでいます。早産などにより免疫力が弱い赤ちゃんにとって、感染症は命の危機につながる大きなリスク。しかしこれまでの医療では、感染が進行するまで検査などで発見することが難しく治療の壁になっていました。そこで研究チームは心電図や呼吸モニターなどが生み出す赤ちゃんの全データを
Leica M7, 1.4/50 Summilux, RDP III @Griffith Observatory, Los Angels, CA 残念なことに、全く忘れていて風呂に入っていたのだが、期せずして先日取材を受けたNHKスペシャルの「医療ビッグデータ」に、先ほど何秒か登場していたようだ。 それでそのリアルタイム検索結果*1を見ていたのだが、そこで扱われていたデータがビッグデータかどうかというツイートが結構な量であることに驚いた。ビッグデータの特徴として3V(Volume, Variety, and Velocity)と言った言葉が広まってしまっているせいもあるだろう。(自分も時たま使ってしまうので今回反省している。) この方々の気持ちはわかるが、このブログの読者の方々ならお気付きの通り、今起こっている変革の本質はデータが巨大かどうかということではない。 ― 現在起こっている変革の
Data Mining Reveals How News Coverage Varies Around the World Last year, the news media reported on 195,000 disasters around the world. The ones you heard about depend crucially on your location. One interesting question about the nature of news is how well it reflects the pattern of real events around the world. It’s natural to assume that people living in a certain part of the world are more lik
News API Aggregate, understand, and deliver news content at scale.
Profile 名前 工藤 拓 (くどう たく) 職業 研究者 写真 お台場にて ルスツにて 暇つぶし ウクレレ, スノーボード, ジャグリング, ダーツ Research Topics 統計的自然言語処理 形態素解析 テキストチャンキング 統計的統語解析 統計的係り受け解析 機械学習 Support Vector Machines Boosting Maximal Margine Classifiers データマイニング 半構造化データの高速マイニング テキストマイニング 評判分析 Software MeCab (次世代 形態素解析 エンジン) CaboCha (係り受け解析器) CRF++ (汎用 Tagger,Chunker based on CRF) YamCha (汎用 Tagger,Chunker based on SVM) TinySVM (SVM 学習パッケージ) Tin
ロジスティック回帰(ロジスティックかいき、英: Logistic regression)は、ベルヌーイ分布に従う変数の統計的回帰モデルの一種である。連結関数としてロジットを使用する一般化線形モデル (GLM) の一種でもある。1958年にデイヴィッド・コックス(英語版)が発表した[1]。確率の回帰であり、統計学の分類に主に使われる。医学や社会科学でもよく使われる[要出典]。 モデルは同じく1958年に発表された単純パーセプトロンと等価であるが、scikit-learnなどでは、パラメータを決める最適化問題で確率的勾配降下法を使用する物をパーセプトロンと呼び、座標降下法や準ニュートン法などを使用する物をロジスティック回帰と呼んでいる。 概要[編集] ロジスティック回帰モデルは以下のような形式である。x が入力で、pが確率(出力)、αとβがパラメータ。
クラスタリング (clustering) とは,分類対象の集合を,内的結合 (internal cohesion) と外的分離 (external isolation) が達成されるような部分集合に分割すること [Everitt 93, 大橋 85] です.統計解析や多変量解析の分野ではクラスター分析 (cluster analysis) とも呼ばれ,基本的なデータ解析手法としてデータマイニングでも頻繁に利用されています. 分割後の各部分集合はクラスタと呼ばれます.分割の方法にも幾つかの種類があり,全ての分類対象がちょうど一つだけのクラスタの要素となる場合(ハードなもしくは,クリスプなクラスタといいます)や,逆に一つのクラスタが複数のクラスタに同時に部分的に所属する場合(ソフト,または,ファジィなクラスタといいます)があります.ここでは前者のハードな場合のクラスタリングについて述べます.
Medical data is a hot spot for venture investing and product innovation. The payoff could be better care. After decades as a technological laggard, medicine has entered its data age. Mobile technologies, sensors, genome sequencing, and advances in analytic software now make it possible to capture vast amounts of information about our individual makeup and the environment around us. The sum of this
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