GRIの分析官リーダ他が参加してテーマについてお話します
参加無料、お昼を食べながらお気軽にご参加ください

スケジュール

第1回　2020年9月2日（水）12：00～13：00（開催済み）
第2回　2020年9月16日（水）12：00～13：00（開催済み）
第3回　2020年9月30日（水）12：00～13：00

隔週で開催予定

参加方法

時間になりましたら、下記ZoomURLよりご自由にご参加ください

https://zoom.us/j/96152836275

テーマ

第３回「機械学習の初心者卒業：　分類問題の精度評価手法と不均衡データの実践的な取り扱い」

解約予測や故障検知などの分類問題では、稀な人や状況ほど予測をしたくなります。それらはデータに出現するのも稀であり、不均衡データと呼ばれております。実社会では不均衡データを扱うのが普通ですが、教科書ではあまり触れられていないため、今回は不均衡データの実践的な取り扱い方をお話します。その際、Google ColaboratoryやTableau Prepでの実装例をご紹介します。また、不均衡データの取り扱いを理解する前提知識として正解率のパラドクスや精度評価方法を述べます。

– 分類問題における正解率のパラドックス

– 分類問題での精度評価手法

– 実践的な不均衡データの前処理
　　– Google Colaboratoryでの処理
　　– Tableau PrepとTabpy連携での処理

– 自動機械学習基盤ForecastFlowで不均衡データの予測結果の確認

ナビゲーター

古幡 征史　

株式会社GRI 取締役
Ph.D in Computer Science
GRIにて50以上のAI, BI, 分析基盤構築プロジェクトをリード
KPMGコンサルティング、University of Southern California、ドワンゴを経て、2016年9月より現職

参加対象

・データサイエンスに関心のある方

参加費

無料

機械学習活用やデータサイエンスに関する情報共有コミュニティ

自由にご参加いただけるSlackを用意しています
実践的に機械学習を活用するための議論やノウハウの共有を目的としています
すいすい会の内容についても活発に議論できればと思います
Slackはこちら

過去のすいすい会

第1回「ビジネスでAIを上手く活用するための問題設定法の共有」

動画はこちら→　https://youtu.be/ppkgYD69NDU

AIを実践的に活用する際、どのような問題を設定すべきか？
AIで解くべき問題が分かると、実践的なデータ利活用ができます
第1回では、サブスクリプション・ビジネス（解約防止、Life-Time Valueの予測）における問題設定の秘訣を話しました

第2回 「アンケートと機械学習で効率的な顧客理解の実践方法の共有」

動画はこちら→　https://youtu.be/-s1PcLQUBNI

アンケート回収数が少なくアンケート結果が眠っている企業も多いのではないでしょうか？
今回の「すいすい会」では、アンケートと機械学習の組み合わせの事例を紹介しました

※動画や資料は弊社コーポレートサイトでもご覧いただけます

https://gri.jp/news/12924