データ基盤– category –
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データ基盤オントロジーとは？オントロジーの意味・AIとの関係・データ活用までわかりやすく解説
「AIを導入したいけれど、社内データがバラバラでうまく活用できない」 「ナレッジグラフやRAGの話でオントロジーという言葉... -
データ基盤【Databricks】メトリクスビューを使用してGenieの回答精度を向上させる
はじめに データ分析を行う際、一般的にはSQLを記述してデータベースに問い合わせを行います。しかしSQLには一定の専門知識が... -
データ基盤Databricks Metric ViewのYAML設定項目を徹底解説
Databricks の Metric View は、Unity Catalog 上で KPI や業績指標を「一か所で定義・再利用」するための仕組みです。 BI ツ... -
データ基盤Dataiku時系列予測のメトリクス詳細解説
Dataikuで時系列予測モデルを構築すると、結果画面にMASE・MAPE・sMAPE・MAE・MSE・RMSE・MAQL・MWQL・MSIS・NDという10個の... -
データ基盤Dataiku予測結果タブの解説_2
はじめに Dataikuを使えば、コードを書かずにクリックだけで機械学習（ML）モデルを作成できます。しかし、いざモデルを作っ... -
データ基盤BigQuery MLで作るUplift Modeling
むやみなクーポン配布で利益を削っていませんか？因果推論「Uplift Modeling」を用いて「クーポンを配るべき顧客」だけを特定... -
データ基盤No-U-Turn Sampler（NUTS）とは
No-U-Turn Sampler（NUTS）解説 イントロダクション 今回は、ベイズ推論の世界で今やスタンダードとなっている「NUTS」という... -
データ基盤クーポン施策のオフライン検証
クーポン施策の検証＝A/Bテストという常識は変わりつつあります。ビジネススピードが加速する現在、過去のログデータだけで新... -
データ基盤
Dataiku予測結果タブの解説
【Dataiku】ML予測結果画面の見方を徹底解説。モデルの精度をどう判断すべきか？Machine Learning Basicsの学習内容をベース... -
データ基盤回帰モデルの評価指標を徹底解説
R²、MAPE、MAE、RMSEについて、意味・解釈・使いどころを整理して解説します 1. はじめに 回帰モデルを作ったら、次に重要な...