“日本屈指のデータサイエンスカンパニー”
株式会社ALBERTが、データ分析にまつわる基礎知識をわかりやすく解説します。

マシンラーニング(機械学習)

最適化の基礎

最適化とは
最適化とは、「制約条件がある中で複数の選択肢を組み合わせ何らかの成果を出すとき、その成果を最小または…
最適化問題とは
最適化問題(Optimization Problem)とは、「与えられた制約条件の下で、ある目的関数…

ディープラーニング

GCNs(Graph Convolutional Networks)とは
GCNs(Graph Convolutional Networks) GCNs(Graph Conv…
ディープメトリックラーニングとは
メトリックラーニング(Metric Learning) メトリックラーニング(計量学習)とは、データ…
ディープラーニングとは
ディープラーニングは機械学習の分野で、現在最も注目を集めている手法です。その理由は「機械が特徴量を決…

トピックモデル

トピックモデルとは
ECサイトで、あるユーザーに商品をレコメンドする際に、「同じような商品を同じような頻度で買っている他…

状態空間モデル

状態空間モデルとは
時系列分析 時系列分析とは現象の時間変動を分析し、将来の予測などを行なうことです。時系列分析は、各時…

異常検知の基礎

異常検知とは
異常検知とは、一言で言えば他の大多数のデータとは振る舞いが異なるデータを検出する技術のことです。クレ…
時系列データに対する異常検知
近年、センサーデータの収集コストが低下したことから、時系列データの活用が活発化しています。例えば、「…

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