8 Reasons Why Analytics / Machine Learning Models Fail To Get Deployed
8 Reasons Why Analytics / Machine Learning Models Fail To Get Deployed Introduction Don’t be a data scientist whose models fail to get deployed! An epic example of model deployment failure is from Netflix Prize Competition. In a short story, it was an open competition. Participants had to build a collaborative filtering algorithm to predict user rating for films. The winners received grand prize o
シリコンバレーのIT企業が利用しているA/Bテスト手法まとめ - データ分析エンジニアのブログ
いま注目すべきシリコンバレーの有名なIT企業は新規のデザインや機能が有効かどうかを検証するためにA/Bテストを行っています。 その一方で、日本の企業も含め、A/Bテストを本番環境で導入している企業は非常に少ないです。 加えて、日本で言われているA/Bテストと海外で言われているA/Bテストは少々異なるものだと感じています。 日本のA/Bテストはフォームの最適化やデザインの修正にとどまっている一方で、海外のA/Bテストはプロダクト開発のサイクルの一部分となっています。 プロダクト開発のサイクルの一部としてA/Bテストを取り入れるためには、大量のテストを定常的に回していく仕組みが必要となってきます。 そこでデータドリブンであると言われているようなシリコンバレーのIT企業は自社でA/Bテストの基盤を作成しています。 今回は社内A/Bテスト勉強会で発表するために、シリコンバレーの有名IT企業がどのよ
Doing Data Science at Twitter
A reflection of my two year Journey so far. Sample size N = 1 MotivationOn June 17, 2015, I celebrated my two year #Twitterversary @Twitter. Looking back, the Data Science (short for DS) landscape at Twitter has shifted quite a bit: Machine Learning has played an increasingly prominent role across many core Twitter products that were previously not ML driven (e.g. “While you are away”)Tool wise, w
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
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
A Comprehensive Beginner's Guide to Creating a Time Series Forecast (With Codes in Python and R)
Introduction Time Series (referred as TS from now) is considered to be one of the less known skills in the data science space (Even I had little clue about it a couple of days back). I set myself on a journey to learn the basic steps for solving a Time Series problem and here I am sharing the same with you. These will definitely help you get a decent model in any future project you take up! Before
リクルートはいかにしてデータサイエンスを駆使するか | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ ビッグデータ ＞ ザ・プロジェクト ＞ リクルートはいかにしてデータサイエンスを駆使するか ビッグデータ ビッグデータ記事一覧へ [ザ・プロジェクト] リクルートはいかにしてデータサイエンスを駆使するか 2012年6月11日(月)川上 潤司（IT Leaders編集部） リスト 困難な仕事も持ち前の体力で乗り切る。そんな体育会系の“ノリ”で知られたリクルートは、今は昔。最近は広告宣伝費やレコメンドメールの最適化に数学理論を取り入れ、成果を上げ始めている。世界一の情報活用企業を目指してプロジェクトを推進する、3人のデータサイエンティストに話を聞いた。 聞き手は本誌副編集長・川上 潤司 Photo：陶山 勉 吉永 恵一 氏 リクルート 住宅カンパニー MP統括部 SUUMOネット推進部 領域横断MPグループ CRMチーム チームリーダー
Overfitting, Regularization, and Hyperparameters – Subjective functions
(This lays the ground work for the next post, which was getting too long to be effective.) Overfitting One of the goals of machine learning is generalizability. A model that only works on the exact data it was trained on is effectively useless. Let’s say you’re tasked with creating a bird-recognition system. If you train a model to recognize pictures of birds, and it gets 100% accuracy on the 130
100+ Data Science Interview Questions and Answers for 2024
100+ Data Science Interview Questions and Answers for 2024 Data Science interview questions and answers for 2024 on topics ranging from probability, statistics, data science – to help crack data science job interviews. Last Updated: 14 Apr 2024 | BY ProjectPro Hone yourself to be the ideal candidate at your next data scientist job interview with these frequently asked data science interview quest
The hardest parts of data science
Contrary to common belief, the hardest part of data science isn’t building an accurate model or obtaining good, clean data. It is much harder to define feasible problems and come up with reasonable ways of measuring solutions. This post discusses some examples of these issues and how they can be addressed. The not-so-hard parts#Before discussing the hardest parts of data science, it’s worth quickl
Winning data science competitions
Feature Engineering - Getting most out of data for predictive modelsGabriel Moreira
Pythonや機械学習、そして言語の競争について – 極めて主観的な見地から | POSTD
(訳注：2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト（クリック誘導）記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms（ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える） はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの 本 を書きました。
PythonとRuby：ワークシェイプの徹底比較！ | POSTD
Workshape.io を作った大きな成果の1つとして、私たちは珍しいデータセットにアクセスできるようになりました。このデータは、他のやり方では得難い情報を示してくれます。ユーザに、自分の求める仕事を”作業に配分する時間”で表してもらうことで、私たちは一次データを集めて区分できるだけでなく、それを今までになかったようなやり方で提示することもできるのです。 私たちの第2の検証では（最初の検証については「 肩書きに関する問題 」をご覧ください）、オープンソース界の原動力となっている主要なプログラミング言語のいくつかに注目すると面白いのではないかと考えました。具体的に言えば、2つの言語をどんな形で直接比較できるか確かめたかったのです。Python、Ruby、PHPなどの技術的・哲学的な違いについては誰もが知っていますが、そうした違いはその言語のユーザにどんな影響を与えるのでしょうか？ どのプロ
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Show Me The Data: Using Graphics for Exploratory Data Analysis
7 Common Data Science Mistakes and How to Avoid Them - KDnuggets
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「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料