データサイエンスの活用

ビジネスのためのデータサイエンス

Mari Nazary

VP Product & Learner Experience at the Lambda School

他のケーススタディ

• 伝統的機械学習
• モノのインターネット（IoT）
• ディープラーニング

ケーススタディ：不正検知

ケーススタディ：不正検知

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機械学習に必要なもの

• 明確な問い
  • 「この取引が不正である確率は?」
• 例データのセット
  • 過去の取引（「不正」または「正当」とラベル）
• 新しいデータ（学習器の適用先）
  • 新規のクレジットカード取引

ケーススタディ：スマートウォッチ

モノのインターネット（IoT）

• スマートウォッチ
• ネット接続のホームセキュリティ
• 電子料金収受システム
• 建物のエネルギー管理
• など多数

ケーススタディ：画像認識

ケーススタディ：画像認識

ディープラーニング

• 多数のニューロンが協調
• はるかに多くの学習データが必要
• 複雑な課題で利用
  • 画像分類
  • 言語の学習・理解

演習に進みましょう！

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