データサイエンス現場からみたAI自動化「dotData」の活用法とは
データに基づく予測分析では、分析に利用するデータの観察および基礎集計が重要であり、データクレンジングなどをおこない、特徴量設計を経て機械学習・ハイパーパラメータチューニング等を実施し、予測モデルを作成していきます。このようなステップで進めるためには、分析前のデータ準備や処理に多大な時間と労力がかかるだけでなく、分析に利用したいデータ項目を見直したい場合は、基礎集計や特徴量設計のステップへ戻ることになります。また、特徴量設計に関しては、分析の業務知見・経験を活用することが求められる場面も少なくなく、探索や仮説検証プロセスに多くの時間をかけているのが現状です。
本セミナーでは、特徴量設計から機械学習、予測モデル作成までをAIによって完全自動で行うdotDataを紹介するとともに、データ分析現場での活用が加速しているdotDataを、データ分析を担う立場からの視点で実体験を交えて解説します。
主催
日本電気株式会社、dotData, Inc、株式会社ALBERT
対象
- データサイエンティストの業務の幅を広げたい方
- データサイエンスでAI（dotData）を生かす方法、その効果を知りたい方
- Pythonからライブラリとして呼び出すdotData Pyに興味がある方
※弊社都合によりご視聴をご遠慮いただく場合がございます。あらかじめご了承ください。
※お申し込みいただいた方には、開催前までに接続方法をメールでご連絡いたします。
