新年度を迎えた。桜は東京ではすでに満開を過ぎてしまったが、街の人々の動きは例年と変わらない。新たな気持ちで新社会人をスタートさせた方も多いであろうが、テレワーク主体の会社に入社する人は果たして自分がこの会社でスキルを習得して一人前の仕事ができるようになるのか、という不安の方が大きいのではないかと推察する。
〔新年度挨拶〕
このブログのシリーズ記事は、米国のデータサイエンスのインフルエンサーが紹介した記事からピックアップしてリンクと概要を紹介しています。特にエッセイ的な記事はGoogle翻訳で読むことをお勧めします。
階層的時系列データの予測 (part 1)
towardsdatascience.com
階層的時系列データの予測 (part 2)
towardsdatascience.com
オンラインショップ売上の県別と日本全体といった階層構造のある時系列データの予測方法。Part1はトップダウン、ボトムアップ、中間の３つのアプローチの概説、Part2はPythonによる実装。
なぜ企業がTensorFlowからPyTorchに乗り換えているのか
www.infoworld.com
ディズニーなどの３企業がディープラーニングのツールをGoogleの提供するTensorFlowからPythonライブラリのPyTorchに変更した経緯など。
エンタープライズ・データ・マネジメントで貴社のML/AI 利用を成功に導く
www.datasciencecentral.com
人工知能・機械学習は多くの企業で成長エンジンともくされているが、実際にはデータの洗浄などの準備活動に多くの労力が費やされている。そこでEnterprise Data Managementが重要になってくる。
機械学習で最適化問題を解く簡単な方法
www.datasciencecentral.com
お馴染みData Science CentralサイトのオーナーのVincent Granbille氏のアカデミックな最新寄稿。
データサイエンス2.0: 分析アウトプットからビジネス・アウトカムへ
www.datasciencecentral.com
こちらもお馴染み"Dean of big data"ことBill Schmarzo氏のエッセイ。データサイエンスは単なる分析的結果の提供からビジネス・アウトカムの提供という大変革期を迎えている。
