異常検知は、金融、製造、ヘルスケア、セキュリティなど、幅広い分野でその価値を発揮しています。 これらの分野では、異常な行動やデータポイントを特定することで、未然にリスクを回避したり、重要な洞察を得ることが可能です。 異常検知における特有の課…

地理空間データ分析は、地図情報などと組み合わせる必要があるため、取り組みが複雑になることがあります。 この分析は、単にデータを扱うだけでなく、地理的な要素を理解し、それをデータセットに組み込む必要があるため、特有の難しさがあります。 しかし…

時系列データ分析は、製造業をはじめとする様々な分野で必要になってくるデータ分析技術です。 これらのデータは時間に沿って変化し、将来のトレンド予測、異常検知、効率的な資源配分といった重要な意思決定に役立ちます。 しかし、テーブルデータと比較し…

データサイエンスの領域では、モデルを作成することだけがゴールではありません。 真の価値は、そのモデルから得られる知見をビジネスに活かし、開発されたモデルをシステムに組み込み、サービス化することにあります。 最近のChatGPTのような技術の登場によ…

データサイエンスに興味を持ちだした頃、Pythonを使えば統計や数学の知識がなくても使えることはできました。 ただ、使えるだけでアルゴリズムの中の原理はさっぱりわかりませんでした。 アルゴリズムの中もしっかりと理解したいと思い立ち、統計と数学を体…

書籍だと自分のペースで学べるので動画教材にはない良さがあると思います。 この記事ではPyTorchを学びたい人向けに独学で学べる書籍を紹介します。 Udemyのおすすめ講座も他の記事で書いているので、よければそちらも参考にしていただければと思います。 ve…

1. Udemyとは 2. 基礎編 2.1. 現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル 3. データサイエンス・機械学習 3.1. 【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門 3…

1. Udemyとは 2. PyTorchの特徴 2.1. Numpyに似た操作方法 2.2. コミュニティが活発 2.3. 動的な計算グラフ 3. おすすめのUdemy講座 3.1. PyTorchで実装するディープラーニング 3.2. PyTorchによる深層学習 3.3. Python AI PyTorchで機械学習とデータ分析完…