データサイエンス– tag –
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データ基盤ノンパラメトリック法を学ぼう!
「データが正規分布に従わない」。データ分析でこんな壁に当たったことはありませんか?実際のビジネスデータは教科書通りの... -
データ基盤チャーン(顧客離反)予測モデルを実装してみた
サブスクリプションビジネスにおいて、顧客の離脱を事前に予測できればどれほど心強いでしょうか。今回は1000名の顧客データ... -
ナレッジAIを活用した客数予測の実践 – フレームワークと成功のポイント
本記事では、AIを活用した客数予測の取り組みについて、データサイエンティストの立場から実際に検証した内容をご紹介します... -
データ基盤【PythonでSEM】semopyを使った構造方程式モデリングの実践
本記事では、Pythonライブラリのsemopyを用いて構造方程式モデリング (SEM) を実行する方法を解説します。SEMの概要から、実... -
データ基盤Lightweight MMM を Google Colab で実行する方法【2025年5月版】
Google ColabでLightweight MMMを実行するための手順を解説します。公式デモの修正方法や必要なライブラリのインストール方法... -
業務変革【プロセスエクセレンス】MarketingOps編 自動化の全体像ver.0.1と考え方
株式会社SiNCEは、AIエージェントを活用したプロセスエクセレンスの重要性を認識し、MarketingOpsの自動化に取り組んでいます... -
ナレッジKubeflowとは?2026年最新の機能・使い方・MLOps活用を徹底解説
Kubeflowとは何かを初心者向けに解説。Kubeflow Pipelines、Trainer、Katib、KServe、Hubなど主要コンポーネントから、LLMの... -
ナレッジMLflowとは?2026年最新版|MLOps・LLM・AIエージェント開発を支えるAIプラットフォーム
MLflowとは、機械学習の実験管理やモデル管理だけでなく、LLM・生成AI・AIエージェントの評価、Tracing、プロンプト管理、運... -
ナレッジPartial Dependence Plot: 機械学習モデルを「特徴量と予測値の平均的な関係」から解釈する
機械学習モデルを解釈する手法の一つとして、「ある特徴量の値が変化したときにモデルの予測値がどのように変化するのか」を... -
ナレッジPermutation Importance: 機械学習モデルを「特徴量の重要度」から解釈する
ビジネスで機械学習モデルを活用する場合には、ブラックボックスなモデルの挙動を解釈することが必要である場合があります。...
