データ分析– category –
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データ分析データにだまされないために ― 分析で陥りやすい5つの落とし穴
はじめに 「データがそう示している」と言われると、つい納得してしまいます。しかし、数字そのものは正しくても、読み方を間... -
データ分析 ナレッジBERTテキスト分類 ― 英語の映画レビューを「肯定・否定」に分けてみる
1.はじめに 「このメールは迷惑メールか」「このレビューは褒めているか、けなしているか」「このニュースはスポーツか、経済... -
AIエージェント データ分析 ナレッジAIエージェントの長期記憶を実装してみた：3つのアプローチで精度を比較
1. はじめに ClaudeやChatGPTなどのAIと会話していると、「さっき名前を伝えたのに、また聞かれた」「趣味を話したら次の会話... -
データ分析 ナレッジKLダイバージェンスとは何か: コイン投げで確かめる「分布のずれ」
公平なコイン PP（表の確率 0.5）と、表が出やすいコイン QQ（表の確率 0.8）を考える。QQ が本物のコインだと信じたまま、実... -
データ分析 ナレッジ【深層学習】Weight Space Programming入門 ― LLMが重みを読み書きする時代
はじめに 最近、「Weight Space Programming」という概念が注目を集めています。 これは、LLMがニューラルネットワークの重み... -
AIエージェント データ分析 ナレッジ
事前学習モデルのFine-tuningでテキスト分類を自動化する
はじめに 「社内の問い合わせを自動で振り分けたい」「大量のテキストをカテゴリに分類したい」——こうしたニーズは業務の中で... -
データ分析 ナレッジLightGBM・XGBoostのパラメータを徹底解説 ― 数値を変えるとどうなる？
はじめに LightGBM や XGBoost でモデルを作るとき、learning_rate や num_leaves などのパラメータを「よく使われる値」のま... -
データ分析LightGBM・XGBoost・CatBoostをオープンデータで比較してみた
はじめに テーブルデータの予測では、XGBoost・LightGBM・CatBoost の3つが定番です。それぞれ「LightGBM は速い」「CatBoost... -
データ分析負例のデータがなくても分類器は作れる？──Positive-confidence分類
イントロダクション 購入の予測モデルを作りたいとします。自社の顧客のデータ（購入した人）は簡単に集められます。しかし、... -
データ分析レビューの項目ごとの感情を取り出す──ABSA（アスペクトベース感情分析）
イントロダクション スマートフォンのレビューが星4つだったとします。本文には、「バッテリーは長持ちするが、画面が暗くて...