By geralt at pixabayA common task for time series machine learning is classification. Given a set of time series with class labels, can we train a model to accurately predict the class of new time series? Source: Univariate time series classification with sktimeThere are many algorithms dedicated to time series classification! This means you don’t have wrangle your data into a scikit-learn classif

あなたはデータに対する「正しい技術」を選択できますか？〜数理モデリングによる現象理解に向き合うときの気持ち はじめまして。株式会社博報堂の熊谷です。 筆者は広告会社の黒子として広告やマーケティング、メディアプランニングのためにどのようなデータをどのように収集するべきかを設計したり、収集したデータを用いて機械学習モデルを構築して施策を行ったりと、データ分析や機械学習にまつわる小さな相談から大きな意思決定に至るまでさまざまな業務に携わっています。 このたび『データ活用のための数理モデリング入門』（以降、本書）を共著者として執筆しました。本稿では本書の紹介を兼ねて「数理モデリングとは何か」についての筆者の思いを書きます。いわば、収録されなかった「前書き」です。 数理モデリングとは何か そもそもタイトルにある「数理モデリング」とは一体何でしょうか。本書の1章では 現象を理解するために立てる数理的な

ベイズ統計・ベイズ機械学習を始めよう コンピュータやネットワークの技術進化により，これまでにないほどの多種多様なデータを取り扱う環境が整ってきました．中でも統計学や機械学習は，限られたデータから将来を予測することや，データに潜む特徴的なパターンを抽出する技術として注目されています．これらのデータ解析を行うためのツールはオープンソースとして配布されていることが多いため，初学者でも手軽に手を出せるようになってきています． しかし，データ解析を目的に合わせて適切に使いこなすことは依然としてハードルが高いようです．この原因の一つが，統計学や機械学習が多種多様な設計思想から作られたアルゴリズムの集合体であることが挙げられます．毎年のように国際学会や産業界で新たな手法が考案・開発されており，一人のエンジニアがそれらの新技術を１つ１つキャッチアップしていくのは非常に困難になってきています． １つの解決策

Pythonで作って学ぶ統計モデリング 近年、AIや機械学習、深層学習といった用語に代表されるように、多種多様のデータを高度なアルゴリズムと計算機の力で解析し、将来予測などの価値を生み出す技術に注目が集まっています。 これらの技術の土台となっているのが、本記事で解説する統計モデリング（statistical modeling） と呼ばれる考え方です。元々は手計算が可能なレベルの比較的シンプルな数学的仮定を置いてデータを解析する方法論として発展しましたが、近年の計算機の性能発達に伴い、従来では取り扱えなかったより複雑なモデルを利用した高度な解析を実施する事例が増えてきています。特に、現在実践で広く使われている機械学習のモデルや、複雑な非線形関数を組み合わせた深層学習モデルなども、その多くは突き詰めれば統計モデルの一種であることが言えます。したがって、統計モデリングはそれ自体がデータ解析に対し