データサイエンティスト
DataRobot データサイエンティスト、Kaggle GrandMaster。主にはお客様のモデル精度改善の業務担当している。余暇ではいろいろな機械学習コンペティション(Kaggle、Signate、ProbSpace、Tianchi…)に取り組んでおります。Kaggle Meetup Tokyo、Kaggle Days Tokyo 登壇したことあり。
DataRobotの詹金(センキン)と申します。シニアデータサイエンティストとしてお客様の分析プロジェクトを支援しています。前職では、ECサイトでレコメンドシステムの開発に携わり、これまでレコメンドシステムの精度を競う世界的なデータ分析コンペティションで複数回の入賞経験があります。
AI(人工知能)技術が注目をあつめる昨今、ディープラーニング(深層学習)という単語を耳にする機会も増えてきました。一方で、従来の機械学習との違いや詳細な仕組みはわからないという方も多いのではないでしょうか。 そこで本稿ではディープラーニングとAI、マシンラーニングとの違い、kaggleコンペ優勝者が使ったモデルかつ産業応用事例に基づいて、どちらの領域でディープラーニングが優れているか、優れてないかを紹介します。
製造業やユーティリティー業界では、従来から製造設備やインフラ設備で多くのセンサが用いられてきました。近年ではビッグデータやIoTの機運の高まりから、センサの計測波形を蓄積して機械学習で活用する動きも活発になっています。本稿ではセンサの計測波形を機械学習に使用するためのプロセスについてご説明します。