機械学習の知識習得とデータ分析を同時に支援するMALSS interactive - 備忘録的な
この記事は，機械学習工学 / MLSE Advent Calendar 2018 - Qiitaの2日目の記事です． tl;dr 機械学習を利用したデータ分析をインタラクティブにサポートしながら，同時にユーザのデータ分析に関する知識習得を支援するPythonライブラリ「MALSS interactive」を作りました． 評価実験に協力してくれる方を絶賛募集中です． 背景と動機 機械学習ブームのおかげで書籍やブログ，オンライン学習コンテンツが充実し，機械学習の勉強・情報収集はとてもやりやすくなりました． さらに，機械学習の社会実装が進むにつれ，機械学習を用いたデータ分析のプロセスを自動化するツール・サービスも充実してきています． しかし，忙しいエンジニアは，実務で機械学習を利用するまえに十分に勉強する時間を確保することが困難です． また，分析の自動化に頼ってしまうと，分析の中身がブラックボッ
検証："データサイエンティスト"から"分析"をとると何者になるのか。 - mirandora.com
近年、多くの企業が連日、AIやビッグデータ関連のリリースを出しておりまして、 それに伴い、データサイエンティストの市場価値も高まっている状況です。 しかしながら今後、AIが発達して自動でデータの収集や分析、可視化を行う世界が来た時、 データサイエンティストの価値とは何になるのでしょうか。 データサイエンティストとは、データサイエンティスト協会によると 統計・機械学習スキル x プログラミング（エンジニアリング）スキル x ビジネススキルを併せ持ったものとのことです。 では、それぞれのスキルをデータサイエンティストから除くと、 一体何者になるのでしょうか。ただの人でしょうか。 今後AIが担ういろんなものを除いてもそれでも残る価値、 それが将来的に必要な本質的な”データサイエンティスト”の価値なのかもしれません。 そこで今回は、 「word2vecを用いて、”データサイエンティスト”の価値を検
大規模データに対するデータサイエンスの進め方 #CWT2016
Cloudera World Tokyo 2016 有賀発表 データサイエンスを含めたチームづくりと、機械学習を活かしたプロダクトの作り方について話しました。
ストリームデータ解析の世界
【機械学習アドベントカレンダー2015 8日目】 ストリームデータ解析 という分野がある。ある生成元から絶えずデータが到来する環境で、いかにそれらを捌くかという話。「時間計算量はほぼ線形であって欲しいし、空間計算量も小さく抑えつつ精度を担保したいよね」ということを考える世界。個人的に最近はそのあたりの情報を追いかけていたので、整理も兼ねてその世界を俯瞰したい。 すごいリンク集 はじめに、この分野で外せないと思うリンクを3つ挙げておく。 ■ SML: Data Streams YahooやGoogleの研究所を経てCMUの教授をしているAlex Smola先生の講義の一部（スライド＋動画あり）。理論からシステムアーキテクチャまで包括した実際的な機械学習ならこの人。この人の機械学習サマースクールの講義は最高だった。 古典的なものから最近のものまで、代表的なアルゴリズムについて直感的な説明といい
"高速文字列解析の世界"を読んだ - 射撃しつつ前転 改
高速文字列解析の世界というタイトルからは、どんな中身なのかあまり伝わってこないので、どんなことが書いてある本なのか、中身をちょっと紹介してみる。 1章、2章は概観や準備であり、3章からが本番なのだが、Burrows Wheeler Transform、簡潔データ構造、ウェーブレットツリー、データ圧縮、全文検索、テキストマイニングのためのデータ構造、という章題になっている。 何に使うのかという目的ベースで考えると、この本に載っているのは、データ圧縮、情報検索とテキストマイニングの基盤技術である（データ圧縮については基盤と言うよりはそのものだが）。ただ、この本には本当に基盤技術の話しか載っていないので、「この本で情報検索はバッチリだぜ！！」というような訳にはいかない。テキストマイニングに関しても同様である。別途入門書を読むなりしないと、より高次元（ここでの高低は技術の積み重ねの高低であり、難し
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データアナリストが活用できる（かもしれない）機械学習
