AI・機械学習 【タイプ別】モデルレビューの進め方 分類・回帰・時系列で異なる“見るべきポイント”とは? はじめに:”とりあえず精度”になっていませんかモデルレビュー、どう進めていますか?「とりあえず精度を見て終わり」になっているとしたら要注意です。分類・回帰・時系列モデルでは、それぞれ前提も評価指標も異なります。この記事では、モデルタイプ別に... 2025.07.07 AI・機械学習
AI・機械学習 【初心者でも失敗しない】モデルレビューの基本:データ設計と検証分割を見直そう はじめに:頑張って作ったのに使われないモデル「モデル精度は高いはずなのに、なぜか現場でうまく使えない……」そんな違和感を抱いたことはありませんか?実はその多くは、データ設計や検証方法の設計ミスに起因します。本記事では、モデルレビューの第一歩... 2025.06.30 AI・機械学習
データサイエンス基礎 【金融業界の駆け出しデータサイエンティスト向け】失敗しない!分析設計の5ステップと金融データの扱い方 金融業界で初めてデータ分析に挑戦するあなたへ。目的変数の定義からBADIRフレームワークまで、実務に役立つ分析設計の5ステップを図解つきで解説! 2025.06.19 データサイエンス基礎