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 2021.02.22  コラム, データサイエンス, ディシジョン科学

思考の技法としてのデータ科学❷:競合仮説分析の視点から

思考と推論 前回記事の通り、思考にはさまざまなタイプがあり、推論(reason…

 2021.02.2  コラム, データサイエンス, ディシジョン科学

思考の技法としてのデータ科学❶:仮説演繹法の視点から

(最終更新日:2021年2月22日、タイトル修正) 思考と推論、そして仮…

 2020.12.29  コラム, データサイエンス, ディシジョン科学

一つのモデルで考えない:高感度モデルの複数併用シナリオ

(最終更新日:2021年1月23日) 指標の大小比較だけに留まらない 感…

 2020.11.8  コラム, データサイエンス, ディシジョン科学

警告学:今後データサイエンス部門に求められるケイパビリティとは?

WARNINGS:FINDING CASSANDRAS TO STOP CAT…

 2020.06.12  データサイエンス, 動画解説, 因果推論, 機械学習

【動画解説】因果推論EconMLの基本メソッド確認とPyCaretの使い所

動画概要 因果推論の第4弾までは、EconMLを使うための外堀を埋めるた…

 2020.05.29  データサイエンス, 動画解説, 機械学習

【動画解説】POC死させない予測モデルの評価法

動画概要 データサイエンスプロジェクトには大きく4つのプロジェクト類型(リサ…

 2020.04.24  データサイエンス, 動画解説, 因果推論, 機械学習

【動画解説】因果推論の必須概念DAGを理解する

動画概要 因果推論においては変数間の関係性の設計(概念モデルの設計)が重要です…

 2020.03.3  データサイエンス, 動画解説, 因果推論

【動画解説】因果推論:準実験レベルの効果測定

効果測定のゴールデンスタンダードであるランダム化比較試験(RCT)。しかしその…

 2020.02.25  データサイエンス, 動画解説, 因果推論, 機械学習

【動画解説】因果推論の目的とランダム化比較試験について

ビジネス施策の効果測定に理論的裏付けを与えてくれる因果推論。近年、機械学習ベー…

 2020.02.18  データサイエンス, 動画解説, 機械学習

【動画解説】機械学習モデルに透明性を与えるDiCEとは何か?

ビジネスプロセスにおいて、機械学習を活用した「アルゴリズムによる判断」が増えて…

 2019.12.19  活動実績

芝浦工業大学にてデータサイエンスに関する特別講義をさせて頂きました。

2019年12月12日、芝浦工業大学にてデータサイエンスに関する特別講義の機会…

 2019.11.11  コラム, ディシジョン科学

データサイエンティストもハマる意思決定バイアスの罠:その解決策は?

(最終更新日:2019年11月12日) はじめに 今回はデータサイ…

 2019.11.7  活動実績

『競争分析プロフェショナル・シリーズⅡ:顧客分析テクニック』の出版

本日(2019年11月7日)、インテリジェンス出版より『競争分析プロフェッショ…

 2019.11.6  機械学習, 記事解説

【記事解説】『砂に埋もれたモデルを探して:データ駆動による因果関係理解』のケース

(最終更新日:2019年11月9日) はじめに 今回は「計測と制御…

 2019.10.28  事例研究, 技術リーダーシップ

【事例研究】『古野電気の強化学習による船舶自動運転』のケース

(最終更新日:2019年11月6日) はじめに 非エンジニアの方も…

 2019.06.25  活動実績

東京大学のグローバル消費インテリジェンス講座にスポット登壇させて頂きました。

昨日、データサイエンスの実務現場と題して、東京大学松尾研究室が開催しているグロ…

 2019.04.25  コラム, 機械学習

機械学習モデルの性能検証で理解すべき4つのポイント

(最終更新日:2019年11月6日) 今回のお話しの目的 機械学習…

 2019.03.22  コラム

思考停止しなければPoC死は避けられる

(最終更新日:2019年11月6日) はじめに とにかくPoCとい…

 2019.03.6  コラム

データサイエンス部門は社内起業で大きくしよう

(最終更新日:2019年10月29日) 今回の内容 データサインエ…

 2019.02.19  活動実績

【活動実績】ものづくり・現場力事例フェアにて登壇させて頂きました

2019年2月15日に開催された、第6回【ものづくり・現場力事例フェア】の特別…

 2018.12.28  コラム

AIプロジェクト提案を受けたとき後悔しないための判断ポイント

はじめに 明確な課題と使えるデータがあってこそのAIプロジェクト。以下、…

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