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「イマドキの若いもん」は１タイプじゃない？~NRI生活者1万人アンケートを活用したZ世代クラスタリング~
こんにちは。NRI マーケティングサイエンスコンサルティング部の松下東子です。 本記事ではNRI独自の調査アンケートである「生活者1万人アンケート」を活用した価値観クラスタリングの事例第2弾をご紹介します。今… -
Kaggle - AMP®-Parkinson's Disease Progression Prediction 3位解法のご紹介
データサイエンティストの田村です。Kaggleで2023年5月に終了した「AMP®-Parkinson's Disease Progression Prediction」において参加1,805チーム中3位となり、ソロ金を獲得できました。私自身はまだまだKaggle初心… -
Nishika 睡眠コンペ 1位 解法の紹介
こんにちは。NRIデジタル データサイエンスの柴です。2022年11月~2023年1月の期間でNishikaで開催されていた「睡眠段階の判定 〜”睡眠の深さを判別しよう”〜」コンペ（以下、睡眠コンペ）に、同じくNRIデジタル デ… -
NRI's Data Scientists Attempt to Predict NFT Prices (Part 1)
NFT Price Prediction Challenge（road to "Appraiser" of digital art) Hello everyone, we are Naohiro Manabe, Ryuichi Kikkawa, Kazuteru Hirahara, and Ryo Nakai, data scientists of the NFT analysis team … -
お金持ちには価値観の異なる3タイプが存在する？~NRI生活者1万人アンケートを活用した価値観クラスタリング~
こんにちは。NRI CXコンサルティング部の平原一輝/松井拓郎です。 本記事ではNRI独自の調査アンケートである「生活者1万人アンケート」を活用した価値観クラスタリングの事例についてご紹介します。特にお金持ちの… -
時系列予測モデルの実践論５
時系列のクラスタリングとアンサンブル 鈴木雄大, 池野心平, サトヤキ・ロイ こんにちは、NRIの時系列予測チームの鈴木です。 第４弾までの記事で、iterativeモデルとglobalモデルを導入し、それぞれ優れた点がある… -
Practical Theory for Time Series Forecasting Models 4 －A Case of the Past Kaggle Competition－
Satyaki Roy, Shimpei Ikeno, and Yuta Suzuki Global ML-powered methods such as Gradient Boosted Trees for time series Why do we need global models? In the last blog post, we saw how to train and forec… -
時系列予測モデルの実践論４ －昔のKaggleを事例に－
サトヤキ・ロイ 池野心平 鈴木雄太 GBTなどの機械学習を用いたグローバルモデルでの時系列予測 なぜグローバルモデルが必要なのか 皆さんこんにちは。NRIの時系列予測チームのデータサイエンティスト、Satyakiです… -
Kaggle RSNA 2022 10位 解法の紹介 ～頸椎のCT画像から骨折の有無を予測する～
こんにちは。NRIデジタルの奥山です。 2022年10月までKaggleで開催されていた「RSNA 2022 Cervical Spine Fracture Detection」コンペ（以下、RSNA2022）に、NRIデジタルの大崎さんと奥山、そして社外の方1名を加え… -
Kaggle Community Competition機能を使ったコンペ開催までの工夫と留意点
はじめに この記事はKaggle Advent Calender 2022の17日目の記事です。 今回初めてKaggle Advent Calendarを書かせていただきます。最近、Kagggle Community Competition機能を使った内輪コンペを開催する機会があ…
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