10/20(金)に大阪で開催された「関西Kaggler会2023秋」に参加してきました。 このようなKagglerの集まるオンサイトでのイベントに参加したことはこれまでなく、一体どのような会なのだろうと、期待半分、不安半分で参加しました。（前月に開催された関東Kaggl…

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。今回は、皆様の職場に加わってくる若手社員が…

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初心者ではありますが、本記事ではコンペティシ…

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 データサイエンスの滝口さんと松崎さんと柴の…

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。特にお金持ちの価値観の違いに基づいて、どのような行動特…

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ことを紹介しました。 今回は第５弾として…

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。今回も時系列モデルについて、機械学習(ML…

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名を加えた計3名のチームで参加し、883チーム中10位…

前回の振り返り パート２では多系列・時系列予測モデルを行うための、特徴量エンジニアリングを行いました。 生成された特徴量は、外生的なものだけでなく、時系列特有の要素を表現していることが重要でした。 Iterativeモデルによる多系列・時系列予測 みな…

NFT価格推定への挑戦（デジタルアートの"鑑定士"を目指して） みなさんはじめまして、NRIのデータサイエンティストからなるNFT分析チーム（眞鍋尚大、吉川龍一、平原一輝、中井亮）です。 最近、「NFT」というキーワードが話題を集めており、気になっている…

はじめに こんにちは。NRI 向後と申します。 先日、データ分析コンペサイトProbSpaceで開催された「日本画の登場人物分類」コンペティションに参加させていただき、 参加ユーザ数165名のうち1位を獲得することができました。 こちらの記事に私が取り組んだコ…

Part2 特徴量エンジニアリング 前回の振り返り... パート１では、実践的な多変量時系列予測モデルを構築するためのアプローチを紹介し、過去のKaggleコンペティション のデータセットを用いて、ベースラインとなるSeasonal Naiveモデルを作成しました。 今回…

はじめに ～分析の組み立てメインです～ みなさま初めまして。NRIの小川と申します。 先日、データ分析コンペサイトSIGNATEにて開催された「テクノプロ・デザイン社 飛行機の航空経路の推定チャレンジ」(https://signate.jp/competitions/721)に参加し、一般…

Part1 なにはなくともEDA＆ベースモデルつくりから！ Shimpei Ikeno2022-07-12 本連載の目的：実践的な”多系列”時系列予測モデルの解き方を紹介 みなさんはじめまして。NRIのデータサイエンティスト、時系列予測プラクティスチームの池野です。Wikipediaによ…