東京大学講義のデータマイニング概論の第10回目の講義で講演した内容です 講義シラバス: https://catalog.he.u-tokyo.ac.jp/detail?code=0590105&year=2022
データサイエンティストとしてどう学んでいくべきか/東京大学講義: データマイニング概論: #10
東京大学講義のデータマイニング概論の第10回目の講義で講演した内容です 講義シラバス: https://catalog.he.u-tokyo.ac.jp/detail?code=0590105&year=2022
堀田（@YoshiHotta）です。この記事はサイバーエージェントの秋葉原ラボの方が執筆された『データマイニングエンジニアの教科書』の書評です。 企業でデータマイニングをする人に必要な知識を俯瞰できる、しっかりしたデータマイニングの本だと思いました。データマイニングの初心者にも中級者にもぜひオススメしたい一冊だったので書評を書くことにしました。 また、データマイニングの独習に役に立つ書籍も多数紹介します。 データマイニングエンジニアの教科書 作者: 森下壮一郎,水上ひろき,高野雅典,數見拓朗,和田計也出版社/メーカー: シーアンドアール研究所発売日: 2019/06/27メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る この本は（特に Web 系の) データ分析の実務者に必要な事柄が網羅的に取り上げられています。300ページという厚さからすると扱っているテーマはとても幅広いです。一つ一
データマイニングの国際学会KDD2023に現地参加し、ポスター発表してきました - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは 機械学習チームYAMALEXの@tereka114です。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 私自身8月4日〜8月12日までアメリカ・ロングビーチに渡航し、KDD2023に参加とポスター発表してきました。 ここ数年、コロナウィルスの影響で自分自身、オフライン参加は控えていましたが、今年はそろそろかなーともあり、行くことにしました。 KDD2023概要 学会の様子 Opening セッション KDDCup KDD Annual Celebration 食事 最後に 展示場（ランチ会場）人が多い KDD2023概要 KDDは正式名称、29th ACM SIGKDD CONFERENCE ON KNOWLEDGE DISCOVERY AND DAT
Python・データマイニング・統計・機械学習帳など、データサイエンスを無料で勉強できる教材6選 | Ledge.ai出張所
2022年はデータサイエンスという言葉が色々な場所で聞かれる1年だったと思います。今回は、2023年にもっと多くの人が興味を持つであろうデータサイエンスを無料で学べる教材6選を紹介したいと思います。これらの教材は、アメリカの大学で統計学や機械学習などを勉強している筆者が実際に利用したり、利用しようと思っているものです。Pythonや統計学、機械学習を学んでみたいと思っている方はぜひ活用してみてください。また、この記事の最後にはレッジAIが今までに紹介してきた学習コンテンツ紹介の記事へのリンクもあるのでぜひそちらもチェックしてみてください。 筑波大教授が著した無料の初心者向けPython教材筑波大学の三谷純教授によって著されたスライド教材で、2021年5月に初公開され、2022年2月に大幅に内容が更新された新たな改訂版が公開された。同スライドは三谷教授の著書である「Python ゼロからはじ
最近ではDX(デジタルトランスフォーメーション)に注目が集まっています。 実際に日々の活動で得られるデータをデジタル技術で活用していくことで、大きな影響力を示せることはGAFAをみていけばわかるでしょう。ですからデータ活用の方法は知りたいものですよね。そこでデータマイニングです。 ちなみにデータマイニングとは統計学などを利用してデータ(情報)から新しい発見を行う、つまりマイニング(採掘)していくことを意味するもの。 そこで、今回はこのデータマイニングについての基本的な知識と何ができるのかや、実際にデータマイニングをしていく上でおすすめのデータマイニングソフト・ツールを無料や有料、分野ごとに分けて紹介していきましょう。 さらに、最後にはデータマイニングソフト・ツールを利用する時の注意点、データマイニングソフト・ツールを利用していく上で理解しておくとよいことについてもお伝えしてきます。 ぜひ、
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。ヤフーでデータサイエンスを担当している山本です。今回はYahoo! JAPAN研究所の清水伸幸、サイエンス部門の松廣達也、山本康生、半熟仮想株式会社の清原明加氏（東工大）、齋藤優太氏（コーネル大学）、成田悠輔氏（イェール大学）による共著論文で、Webデータマイニングのトップカンファレンス「WSDM 2022」の本会議に採択された内容をお伝えします。 ※この記事で取り扱っているデータは、プライバシーポリシーの範囲内で取得したデータを個人が特定できない状態に加工しています。 1.共同研究の概要とWSDMについて Yahoo! JAPAN研究所は日本国内最大規模の利用者を誇るヤフーのサービスの課題解決に日々取り組んでいます。
sfchaos on Twitter: "ご恵贈いただきました。微積分の基礎から、微分方程式に至るまで、SymPyを用いて丁寧に説明されています。機械学習やデータマイニングの勉強で数学を学びたい、やり直したい方に適した１冊です。 「Pythonで理解する微分積分の基礎」… https://t.co/gyL3XN19Qh"
ご恵贈いただきました。微積分の基礎から、微分方程式に至るまで、SymPyを用いて丁寧に説明されています。機械学習やデータマイニングの勉強で数学を学びたい、やり直したい方に適した１冊です。 「Pythonで理解する微分積分の基礎」… https://t.co/gyL3XN19Qh
ゆきまさかずよし on Twitter: "新型コロナウイルス関連の論文が多すぎる問題 https://t.co/7DWoioBzP9 週に4000本も出ていて、重要な発見してる論文が埋もれてしまっている可能性。 アーカイブにある約4万の論文の中から機械学習とデータマイニング手法で探し出そうとしている"
新型コロナウイルス関連の論文が多すぎる問題 https://t.co/7DWoioBzP9 週に4000本も出ていて、重要な発見してる論文が埋もれてしまっている可能性。 アーカイブにある約4万の論文の中から機械学習とデータマイニング手法で探し出そうとしている
Yoshi Kosuge 🇫🇮🇯🇵 on Twitter: "Facebookがデータマイニング会社のCambridge Analyticaにデータダダ漏れさせて、トランプ陣営に雇われたCAが、Facebookに広告大量投入して無党派層を洗脳して選挙に勝ったという顎が外れるくらい呆れる内容が… https://t.co/VKa2UwXORD"
Facebookがデータマイニング会社のCambridge Analyticaにデータダダ漏れさせて、トランプ陣営に雇われたCAが、Facebookに広告大量投入して無党派層を洗脳して選挙に勝ったという顎が外れるくらい呆れる内容が… https://t.co/VKa2UwXORD
データ・マイニング — データマイニング
データ・マイニング¶ 琉大知能情報コース3年次向けの選択科目、かつ、工学部の融合選択科目。2021年度から前期開講になるため、Numpy/Pandas/Matplotlib周りの演習も加える予定。 授業の流れ¶ 導入 データマイニング外観 前提 Part 1: 機械学習入門 機械学習外観 コード例（線形回帰） プログラミング演習 Numpy入門, Matplotlib入門 映画レビューデータを通したデータ処理演習(Pandas) 機械学習の中身を覗いてみよう 1次元データセットを通した勾配法の理解 Part 2: 特徴量エンジニアリング 特徴ベクトル、数値データに対する前処理: 資料, コード例 カテゴリデータに対する前処理: 資料, コード例 Part 3: 特徴量エンジニアリング：自然言語処理 シソーラス、カウントと推論に基づいた設計、次元削減: 資料, コード例 代表的な自然言語処理
データマイニングで「有益な情報」を見つける
（ながの・ひろゆき）。永野数学塾塾長。1974年東京生まれ。父は元東京大学教養学部教授の永野三郎（知能情報学）。東京大学理学部地球惑星物理学科卒。同大学院宇宙科学研究所（現JAXA）中退後、ウィーン国立音大へ留学。副指揮を務めた二期会公演モーツァルト「コジ・ファン・トゥッテ」（演出：宮本亞門、指揮：パスカル・ヴェロ）が文化庁芸術祭大賞を受賞。主な著書に『大人のための数学勉強法』（ダイヤモンド社）、『東大→JAXA→人気数学塾塾長が書いた数に強くなる本』（PHP研究所）など。これまでに1000人以上の生徒を数学指導してきた実績を持ち、永野数学塾は、常に予約キャンセル待ちの人気となっている。NHK（Eテレ）「テストの花道」出演。朝日中高生新聞で『マスマスわかる数楽塾』連載（2016ー2018年）。朝日小学生新聞で『マスマス好きになる算数』連載（2019ー2020年）。『とてつもない数学』（ダイ
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2019年4月以降、ビットコインの価格上昇が続いており、6月後半には約1年5カ月振りに1万2000ドルに達した。一方で、2013年に起こった世界最大のビットコイン取引所の突然の破綻の真相は、依然として藪の中だ。だが、最近になり、2014年に漏洩したデータを基にした新しい分析によって、非常に疑わしい取引パターンのいくつかが明らかになった。 by Emerging Technology from the arXiv2019.07.01 73 16 2 0 2013年当時、世界最大のビットコイン取引所であるマウントゴックス（Mt. Gox）は、ビットコインの全取引の70%以上を取り扱っていた。マウントゴックスは前途洋洋に見えた。 しかし、2014年2月、マウントゴックスは取引を中止してWebサイトを閉鎖し、破産申請をした。約85万BTC（ビットコイン）が消失し、おそらく盗まれたであろうと主張した
データマイニングとは？手法・活用例・AIツールを使ったやり方をご紹介 | DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」
社内に蓄積されたさまざまなデータをAIによって分析し、ルールやパターンを探し出してマーケティング活動や経営判断に役立てる「データマイニング」が注目を集めています。データマイニングによる仮説検証や知識発見を通して、業務改善やDXを達成できれば、売上向上や顧客満足度の向上にもつながるでしょう。 本記事では、データマイニングの具体的な手法や活用例、AIツールを使った方法について詳しく解説します。 ■データマイニングとは？ データマイニング手法とは、統計学や人工知能を活用して大量のデータを分析し、「知識」を掘り起こすための技術を意味する用語です。単に「データマイニング」とも呼ばれます。「データマイニング」とは、「情報（data）＋採掘（mining）」から名付けられた言葉です。 企業や組織はビジネスにおいてさまざまなデータを収集しており、膨大なデータを活用する手段のひとつとしてデータマイニングが注
データマイニングとは？ 意味や使い方 - コトバンク
データマイニングとは，大規模なデータセットからそこに潜在している価値のある情報（データの中に見いだすことができる新しく有用性があり，理解可能で確かなパターン）を得ることである。鉱山からの採掘にたとえてマイニングとよばれる。データマイニングでは，目的に応じてデータの要約，視覚化，分類，クラスタリング，特定の変数の予測や変数間の依存関係についてのモデル化，異常値や急激なデータの変化の探知などが行なわれる。販売店における購買データから特定の二つの商品が同時に売れることを見いだしたり，銀行における貸付データから倒産した企業の特徴を抽出したりするのはその一例である。よく用いられる統計学領域の手法には，種々の記述統計量の算出やデータの視覚化，判別分析，クラスター分析，回帰分析，主成分分析などがあるが，その多くは従来からある探索的データ解析exploratory data analysisの手法である。
この記事では、膨大なデータの中から有用な情報を見つけ出すデータマイニングの基礎や代表的な分析手法、実際の流れ、データマイニング成功のポイントについて解説します。 はじめに この記事では、データマイニングの基礎や代表的な分析手法、実際の流れ、データマイニング成功のポイントについて解説します。データマイニングの基礎を学び、業務に生かすための知識と実践力を身に着けておきましょう。 データマイニングとは インターネットの普及とIT化が進んだ現代は、膨大な量のデータがあふれ返っている時代です。その中でも注目されているのが、量が多いだけでなく複雑さを備えた「ビッグデータ」であり、これをいかに効率的に利用できるかがビジネスを成功させるカギと言っても過言ではありません。では、ビッグデータを活用するためには何をどのように進めていけば良いのでしょうか。そのための手段として注目されているのが、データマイニングで
【ライブ配信セミナー】確率的グラフィカルモデルの基礎とその応用 ～ データ生成モデル、データマイニング、そして、人工知能への応用 ～ 3月26日（金）開催 主催：(株)シーエムシー・リサーチ：時事ドットコム
【ライブ配信セミナー】確率的グラフィカルモデルの基礎とその応用 ～ データ生成モデル、データマイニング、そして、人工知能への応用 ～ 3月26日（金）開催 主催：(株)シーエムシー・リサーチ ［CMCリサーチ］ 本セミナーは、当日ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったウェビナー（ライブ配信セミナー）となります。 先端技術情報や市場情報を提供している(株)シーエムシー・リサーチ（千代田区神田錦町： https://cmcre.com/ ）では、 各種材料・化学品などの市場動向・技術動向のセミナーや書籍発行を行っておりますが、 このたび「確率的グラフィカルモデルの基礎とその応用 ～ データ生成モデル、データマイニング、そして、人工知能への応用 ～」と題するセミナーを、 講師に安田 宗樹 氏 山形大学大学院 理工学研究科 准教授）をお迎えし、2021年3月26日（金）10:30より、 ZOOMを
はじめに データマイニング(Data Mining) は、多くのデータの中から、 パターンやルールを見つけ出すための技術です。 これだけだと、何が便利なのかと思うかもしれませんが、 購買履歴、サービス利用履歴、クレーム履歴といった、 個人の行動に関するデータを対象にする場合を想像してみてください。 もし、そこから意味のある、有益なパターンを 見つけられるとしたらどうでしょう？ 家電量販店、コンビニエンスストアやスーパーなど、 多くの場所でポイントサービスがあると思いますが、 ポイントサービスというものの本質は、 こうしたデータを蓄積するための道具だったりします。 こうしたデータを分析したり可視化するときに便利で、 しかも無料で使用することができるツールをまとめたみました。 この資料は、以前に私の note.mu にも上げたものですが、 Qiitaにも少し改版して投稿しました。 Orange
Data privacy protection in microscopic image analysis for material data mining 材料データマイニングの最近の進歩は、大規模なデータセットでトレーニングされた大容量モデルによって推進されてきました。しかし、実験データの収集は、必要な人的努力と専門知識の量のために非常にコストがかかりました。そのため、材料研究者は個人データを簡単に開示することを躊躇することが多く、データアイランドの問題につながり、高品質のモデルをトレーニングするために大量のデータを収集することは困難です。この研究では、データプライバシー保護に基づく材料微細構造画像特徴抽出アルゴリズムFedTransferを提案します。主な貢献は次のとおりです。1）連合学習アルゴリズムが多結晶微細構造画像セグメンテーションタスクに導入され、さまざまなユーザーデータを最
はじめに 今日の授業はRを用いながらも決定木分析やランダムフォレスト分析、回帰分析などの特徴や使い分けについて教えてもらった。なかなか理解が追いつかない部分もあるが、面白い。 回帰分析 ある変数Xとある変数Yの関係を分析する。一般にxを原因系、Yを結果系とすることが多い。下の図は広告費と売上の関係だ。これ以外にも、例えば、為替レートをX、利益をYとする。円高で利益が増加するのは輸入型産業で、円安で利益が増加するのは輸出型産業と言われる。そんな関係を数値を用いて分析できる。データマイニングでは基本的な技だろう。 出典：重回帰分析とは｜市場調査ならインテージ 決定木分析 RStudioを用いると複数の要素の組み合わせから分類分けをしてくれる。単に分類するのではなく、ある要素群と別の要素群の相関関係まで分析してくれる。ただ、問題はこの決定木を用いて幾つのグループに分類するのかは決めてあげる必要が
【ライブ配信セミナー】確率的グラフィカルモデルの基礎とその応用 ～ データ生成モデル、データマイニング、そして、人工知能への応用 ～ 11月12日（木）開催 主催：(株)シーエムシー・リサーチ
【ライブ配信セミナー】確率的グラフィカルモデルの基礎とその応用 ～ データ生成モデル、データマイニング、そして、人工知能への応用 ～ 11月12日（木）開催 主催：(株)シーエムシー・リサーチ本セミナーは、当日ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったウェビナー（ライブ配信セミナー）となります。 先端技術情報や市場情報を提供している(株)シーエムシー・リサーチ（千代田区神田錦町： https://cmcre.com/ ）では、 各種材料・化学品の他、AI・MIなどの市場動向・技術動向のセミナーや書籍発行を行っておりますが、 このたび「確率的グラフィカルモデルの基礎とその応用 ～ データ生成モデル、データマイニング、そして、人工知能への応用 ～」と題するセミナーを、 講師に安田 宗樹 氏 山形大学大学院 理工学研究科 准教授）をお迎えし、2020年11月12日（木）10:30より、 ZOOMを利
データマイニングの仕事とは？ゲームを成功に導く参謀役となるために【サイゲームス仕事百科】 データマイニングは、コンテンツの企画や運用に関係する各種のデータを取得し、分析する仕事です。会社によってはデータアナリストやデータサイエンティストと呼ぶこともあります。ユーザーのみなさんにコンテンツを最大限に楽しんでもらうには、どう設計するのがベストか。そのための施策や改善の根拠の一端となるデータを抽出し、ディレクターやプランナーと議論をしています。今回はデータマイニングの仕事について、マネージャー陣への取材を基に解説します。 最高のコンテンツを作るために データを駆使するプロフェッショナル データマイニングの役割をざっくり言うと、「蓄積された大量のデータを駆使して、ゲームやサービスの改善に繋げる」です。サイゲームスのデータマイニングの特徴としては、収集したデータに基づいてコンテンツの仕様策定に関わる
「ビッグデータ」は私たちの生活で、より身近に使われるようになりました。ビッグデータの実用例として、注目されているのがデータマイニング（Data mining）です。この記事では、データマイニングが私たちの生活にどのように影響を与えているのかを示し、面白いデータマイニングの活用事例10選についても紹介します。 データマイニングとは？ データマイニング（Data mining）とは、統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析の技法を大量のデータに網羅的に適用することで知識を取り出す技術のことです。 マイニングとは、日本語で「採掘・発掘」を意味する言葉です。すなわち、データマイニングとは膨大なデータの中から価値のあるデータを取り出すという意味を持ちます。 データマイニングの重要性と特徴などはこちらの記事をご参照ください。 データマイニングの面白い活用事例 データマイニングは業界・業種ごとにあら
データはビジネスには欠かせない宝です。しかし、その価値を最大限に活用するにはどうすればよいでしょうか？多くの経営者が直面するのは、膨大なデータの海から有益な情報を引き出すことの難しさです。ここで、データマイニングツールの出番です。このツールは、複雑な分析をシンプルな操作で実現し、ビジネスを成長させる手助けをしてくれます。 データマイニングツールは、簡単なものは技術的な知識がない経営者でも使いこなせるように設計されています。これにより、データを活用して競争優位性を高めることができます。根拠は明確です。データを分析し、有益な情報を引き出すことで、市場のトレンドを先読みし、顧客のニーズに応える製品やサービスを開発できるのです。 この記事を最後まで読めば、あなたもデータマイニングの初歩が理解できます。最新のツールを使って、ビジネスの可能性を広げる方法を、わかりやすく解説します。簡単なステップで、デ
競馬必勝法とは再現性のあるパターンがあるかどうか?1番人気とデータマイニングの関係性 | サラリーマンが競馬で毎月5万円お小遣いを稼ぐブログ
競馬で儲けるには 必勝法を見つけるのが一番です。 ただ競馬必勝法とは一回しか使えないものは必勝法とは言えません。 今後も継続して使えるものこそ必勝法といえます。 後は1か月、3か月と検証して使えるかどうか？ 試してみるといい結果が出ます。 という事で今回は 朝イチオッズ1番人気とデータマイニングの関係性を使って 競馬必勝法を検証してみました。 朝イチ1番人気のデータマイニング指数1位の単勝を狙う競馬必勝法 先にお伝えしておきますが 今回ご紹介する方法は 100％勝てる競馬必勝法ではありません。 ただうまくレース選択すればしっかり利益が出せる方法です。 しかも誰がやっても買い目は同じ！ と前置きはこれくらいにして単勝を狙う必勝法をお伝えします。 やり方はとても簡単で 朝イチ1番人気かつデータマイニング指数(タイム型・対戦型)ともに1位の馬の単勝を買う たったこれだけで必勝法と言えるのか？ と
データマイニングがよくワカル、「おむつとビール」のたとえ話とは？
人工知能（AI）を活用した分析の目的の1つに、膨大な情報の中から、人間が見つけ出すことのできない「価値ある情報を見つける」ことが挙げられます。そうした価値ある情報を見つけ出すためには、ある程度整理された「構造化データ」を準備し、AIに学ばせる必要があります。今回は、読み込むデータが構造化データか非構造化データであるかに関わらず、あらゆるデータから価値ある情報を見つけ出してくれる「データマイニング」と呼ばれる手法について解説します。 合同会社Noteip代表。ライター。米国の大学でコンピューターサイエンスを専攻し、卒業後は国内の一部上場企業でIT関連製品の企画・マーケティングなどに従事。退職後はライターとして書籍や記事の執筆、WEBコンテンツの制作に関わっている。人工知能の他に科学・IT・軍事・医療関連のトピックを扱っており、研究機関・大学における研究支援活動も行っている。著書『近未来のコア
AI Lab、Web・データマイニング分野の国際会議「The Web Conference 2020」にて論文採択 ~機械学習における正解データの観測が遅延する問題を改善する手法を提案~
株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：藤田晋、東証一部上場：証券コード4751）は、当社社員による共著論文がWeb・データマイニング分野の国際会議「The Web Conference 2020」に採択されたことをお知らせいたします。この論文は人工知能技術の研究開発組織「AI Lab」に所属する安井翔太・森下豪太・芝田将および「Dynalyst」に所属する藤田光明によって執筆されたものです。 「The Web Conference（通称WWW）」は、コンピュータサイエンス・経済学・機械学習から社会問題まで多くの研究分野の視点から研究発表が行われているWeb・データマイニングにおける権威ある国際学会の一つです。この度当社から採択された論文は、2020年4月に台湾・台北で開催される「The Web Conference 2020」において発表が予定されています。※1
近年、「ビッグデータ」の注目に伴い、ビッグデータを活用するための手段として、「データマイニング」にもよく耳にします。「データマイニング」とは、そもそもどのようなものなのでしょうか？ データマイニングとは データマイニング（Data mining）とは、その言葉の示す通り、膨大なデータから有効な情報を採掘（マイニング）する技術です。大量のデータを統計学や人工知能などの分析手法を駆使して、データの相関関係や隠れたパターンなどを見つけるための解析方法です。 データマイニングはデータサイエンスの分野における重要な技術です。Glassdoorの「アメリカの仕事ベスト50」のリストでは、データマイニングは、2016年から2018年にかけてアメリカで第1位の最高の仕事としてランクされています。 その上、2016年の1700件の求人情報と比べて、求人の数は2年間で160％大幅に増加しました。データサイエン
データマイニング
データマイニングは、大量のデータからパターンや関連性を見つけ出し、有益な情報を抽出するプロセスである。 データマイニングの目的 データマイニングの目的は、データに潜むパターンや傾向を分析することにより、以下のような知見を得ることである。 データの特徴や傾向の把握 予測や予測モデルの構築 異常の検出や原因の特定 新たな発見や仮説の立案 データマイニングの対象 データマイニングの対象となるデータは、企業の販売データや顧客データ、Webアクセスログ、ソーシャルメディアの投稿データなど、さまざまな種類がある。 データマイニングの代表的な手法 データマイニングには、以下の代表的な手法がある。 クラスタリング：データの類似性に基づいて、データのグループ分けを行う手法 アソシエーション分析：データの共起関係を分析する手法 予測分析：データの過去の傾向に基づいて、未来の値を予測する手法 異常検知：データの
半熟仮想とサイバーエージェントの共同研究チームがデータマイニング分野のトップカンファレンス「CIKM」にて論文採択 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
半熟仮想株式会社（本社：東京都杉並区、代表取締役社長：成田悠輔 以下、当社）は、株式会社サイバーエージェント(本社:東京都渋谷区、代表取締役:藤田晋、東証一部上場:証券コード4751)との共著論文「Efficient Hyperparameter Optimization under Multi-Source Covariate Shift」が、データマイニング分野の国際会議「CIKM 2021」(30th ACM International Conference on Information and Knowledge Management) に採択されたことをお知らせいたします。 PR TIMESで本文を見る
『データマイニングエンジニアの教科書』を読んだので、雑感を書きます。 www.c-r.com 『データマイニングエンジニアの教科書』読む〜💪 pic.twitter.com/J6vJboSAx9— u++ (@upura0) July 31, 2019 書籍の概要 『データマイニングエンジニアの教科書』 著者：森下壮一郎・編著、水上ひろき／高野雅典／數見拓朗／和田計也・著 出版社：シーアンドアール研究所 (2019/6/27) 以下は書籍紹介ページから引用。 本書は、プロとしてデータマイニングを行うための教養を身に付けるための1冊です。 データを分析するための知識を技術について、統計・エンジニアリング・ビジネス・倫理の基礎知識を解説しています。 データマイニングを始めようとしている人にオススメの1冊です。 目次は次の通りで、特にCHAPTER 11, 13など普通の技術書ではあまり扱わな
データマイニングは、大量のデータから知識やパターンを発見し、それを活用して意味のある情報や予測を得るための手法や技術の総称です。データマイニングは、データベース、統計学、機械学習、人工知能などの分野の手法を組み合わせて、データから隠れているパターンや規則性を発見するプロセスです。 データマイニングの主な手法クラスタリング（Clustering）似た属性を持つデータをグループに分ける手法です。データの特徴を理解するために有用であり、マーケティングや顧客セグメンテーションなどで利用されます。 分類（Classification）データをあらかじめ定義されたカテゴリに分類する手法です。例えば、スパムメールの自動フィルタリングや疾患の診断に利用されます。 予測モデリング（Prediction）過去のデータから未来の出来事を予測するためのモデルを作成する手法です。例えば、売上予測や株価予測に応用され
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サイバーエージェントのデータマイニング本がデータサイエンティスト必読書だった件 - LABOT 機械学習ブログ
Springer Natureが全論文等の本文データへのアクセス権をOpenAIREに提供 テキスト・データ・マイニングによるリンク抽出に活用
米・カリフォルニア大学バークレー校図書館とInternet Archive、テキスト・データ・マイニングを行う研究者が直面する法的・倫理的課題への対応に関するプロジェクトの実施を発表
データを分析をしたい時におすすめのデータマイニングソフト・ツール8選
Webデータマイニングのトップカンファレンス「WSDM」にて共著論文採択
米・カリフォルニア大学バークレー校、全米人文科学基金（NEH）からの助成により人文学研究者向けにテキスト・データ・マイニングに関わる法的諸問題解決のための支援事業を実施
蒸気怪盗ヘキサアイズ on X: "邦訳版 TDM…「Text and Data Mining」の略 テキストおよびデータマイニングを指す。 大量のテキストデータやデータを機械学習やAIアルゴリズムによって解析し、パターンや傾向を抽出する技術です。 #AIイラスト #AIart #イラスト #AI https://t.co/1faTMAxXAv"
データマイニングとは | 分析手法と手順、意味やできることを解説 | Ledge.ai
マウントゴックス破綻、データマイニングで新事実が浮上
データマイニング基礎講座 ービッグデータを業務に活かすためのポイントとは
無料で使えるデータマイニングツール：データの分析と可視化 - Qiita
材料データマイニングのための顕微鏡画像分析におけるデータプライバシー保護
データマイニング#3を受講して - LuckyOceanのブログ
米・Authors Alliance、デジタルミレニアム著作権法（DMCA）第1201条へ研究目的のテキスト・データ・マイニング（TDM）を可能にするための例外追加を求めた申立を提出
【サイゲームス仕事百科】データマイニングの仕事とは？ | Cygames Magazine（サイマガ）
欧州研究図書館協会（LIBER）、改正EU著作権指令で認められた研究目的のテキスト・データ・マイニング（TDM）が出版社の技術的保護手段により阻害される懸念を指摘
データマイニングの面白い活用事例10選 | Octoparse
スマート解析！初心者からのデータマイニングツール紹介 | はじめてのIT化、DXならアカリンク
米・カリフォルニア大学バークレー校図書館、テキスト・データ・マイニングのための法的リテラシーに関するオープン教育資源を公開
欧州研究図書館協会（LIBER）、改正EU著作権指令で認められたテキスト・データ・マイニング（TDM）促進のため図書館向けのガイダンス文書を公開
データマイニングに必要なスキルは？ - Qiita
【書籍メモ】『データマイニングエンジニアの教科書』 - u++の備忘録
データマイニングとは？