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GoogleAnalyticsの人→→データで解決できる人

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GA(アクセス解析ツールのGoogleアナリティクス)に詳しいだけの人から、困りごとをデータで解決出来る人になるための物語。
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2019年6月の記事一覧

【後記】ビジネス文脈におけるデータ分析(主に機械学習)の活用を議論するLT会&懇親会(2019/6/6)

非常に良い経験になったので、所感を残しておく。

◆所感
・やはりイベント主催は楽しい。
・話し慣れてるように見えるらしい。
・20分の発表あっという間。
(逆に5分のLTとか短すぎて物足りないと思う)
・参加して頂きたい方の属性、登壇者の属性のマッチングがもっと適切になるよう考えても良いのかも。
・会場の社員が10名以上も参加するイベント珍しいらしい。いい会社だと思う、ほんと。
・失敗例やその解

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【後記】未経験者向け機械学習勉強会#5(2019/5/30)

今回は過学習について理解を深めました。
人数は5名と少なめだったのですが、みなさん、ご自身の理解を踏まえ活発に発言してくださり、とても楽しい会でした。

◆今回やったこと
書籍「戦略的データサイエンス入門」5章に記載の内容に沿って、過学習の理解を深めた。
具体的には、
過学習を完全に無くすことは出来ないため、どう対処するかについての考え方・手法を学んだ。
https://docs.google.c

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【後記】未経験者向け機械学習勉強会#4(2019/5/16)

今回は線形分類器の作成ロジックについて理解を深めました。
回を追うごとに、ホワイトボードを使ったディスカッションが活発になり始めている気がしており、とても楽しくやれております。

◆今回やったこと
書籍「戦略的データサイエンス入門」4章に記載の内容に沿って、線形分類器の作成方法の理解を深めた。
具体的には、
線形分類器の代表としてロジスティック回帰を学び、ツリー帰納法(分類木)との違いを学んだ。

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