MLOpsにおける再学習と予測の仕組み
はじめに Orbitics株式会社データサイエンス部の上野です。 機械学習モデルの運用において、予測精度を維持し、ビジネス価値を最大化するためには、モデルの再学習と予測の仕組みを適切に構築するこ...
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データ分析初学者のための目的設計・分析設計
はじめに Orbitics株式会社 データサイエンス部の上野です。 データ分析を学び始めた方が最初につまずくのは、分析手法そのものではなく、その前段階の「設計」です。 現場では「とりあえずSQL...
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予測AIモデルの解釈性 Part2
はじめに Orbitics株式会社データサイエンス部の上野です。 Part1では、機械学習モデルの解釈性（Explainable AI: XAI）の基本的な考え方と、なぜそれがビジネスにおいて重...
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データドリフトとコンセプトドリフトを理解する
はじめに Orbitics株式会社データサイエンス部の上野です。 機械学習モデルを運用するMLOps（Machine Learning Operations）において、モデルのパフォーマンスを維...
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アップリフトモデリングを理解する
はじめに Orbitics株式会社データサイエンス部の上野です。 アップリフトモデリングは、マーケティング施策の効果を最大化するための強力な分析手法です。A/Bテストでは捉えきれない、顧客の真の...
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予測AIモデルの解釈性 Part1
はじめに Orbitics株式会社データサイエンス部の上野です。 機械学習モデルの精度が向上するにつれて、その予測がどのように導き出されたのかを理解することの重要性が増しています。特にビジネスの...
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Smallデータを用いた予測AIモデル
はじめに Orbitics株式会社データサイエンス部の上野です。 予測AIモデルを構築する際、潤沢なデータがあれば良いモデルを構築できる可能性が高まります。しかし、実務においては、データのサンプ...
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予測AIモデルのアルゴリズム選択
はじめに はじめまして、Orbitics株式会社データサイエンス部の上野です。 機械学習モデルを構築する上で、目的に合った適切なアルゴリズムを選択することは、その成否を大きく左右します。本記事で...
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予測AIモデルの目的設計
はじめに はじめまして、Orbitics株式会社データサイエンス部の上野です。 機械学習プロジェクトを始めるにあたり、モデルの「予測精度」に目が行きがちですが、その前に最も重要なステップがありま...
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RAGの基礎を理解する Part3
はじめに はじめまして、Orbitics株式会社データサイエンス部の上野です。 本記事では、生成AI、特に RAG（Retrieval-Augmented Generation）モデル における...
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AI活用のROI改善を考える
はじめに はじめまして、Orbitics株式会社データサイエンス部の上野です。 ビジネスにおけるAI活用の広がりは加速していますが、「PoC（概念実証）は成功したものの、ROI（投資対効果）が合...
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RAGの基礎を理解する Part2
はじめに はじめまして、Orbitics株式会社データサイエンス部の上野です。 Part 1では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な概念、そのメリッ...
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LLMのアルゴリズムを理解する
はじめに はじめまして、Orbitics株式会社データサイエンス部の上野です。 近年、ChatGPTやGeminiといった大規模言語モデル（LLM）が目覚ましい進化を遂げ、私たちの生活やビジネス...
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RAGの基礎を理解する Part1
はじめに はじめまして、Orbitics株式会社データサイエンス部の上野です。 「LLMのアルゴリズムを理解する」の記事で機械学習の観点でLLMについて解説しました。今回はLLMの応用技術として...
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