ノーコードではじめる表データ解析

レンタサイクルの利用者数を予測するAIをノーコードで作ってみた｜第4回：作成したAIの評価と精度向上

こんにちは！ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。この連載では、レンタサイクルのデータを当社が開発する Humanome CatData（以下CatData）を用いて分析し、自転車のレンタル数を予測するモデルを学習しています。今回は、前回に引き続き、レンタサイクルのデータをCatDataで分析していきます。前回の記事では、学習用のデータとして準備した2011/01/01〜2012/10/31分のレンタサイクルの利用者数データを使ってモデルを作成しまし

レンタサイクルの利用者数を予測するAIをノーコードで作ってみた｜第3回：レンタル数を予測するモデルの学習

こんにちは！ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。今回の連載では、レンタサイクルのデータを当社が開発する Humanome CatData（以下CatData）を用いて分析し、自転車のレンタル数を予測するモデルを学習します。前回の記事では、AIの作成に向けた事前準備として、時系列データを分割しました。今回は、前回作成した 2011/01/01〜2012/10/31 分のデータを使って、自転車のレンタル数を予測するモデルを学習します。 CatDataを使

レンタサイクルの利用者数を予測するAIをノーコードで作ってみた｜第2回：AI作成に向けた時系列データの準備

こんにちは！ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。今回の連載では、レンタサイクルのデータを当社が開発する Humanome CatData（以下CatData）を用いて分析し、自転車のレンタル数を予測するモデルを学習します。前回の記事では、データを「可視化」することで、データの傾向の確認を行いました。様々なグラフでデータを確認できて楽しかったです！今回は、データを分割したり、モデルの学習時に不要となる情報をあらかじめ削除するなどの「データの前処理」を

スマホ利用時間データをノーコードツールで解析してみる｜①可視化編

あけましておめでとうございます。この記事が2023年最初の投稿となります。本年も当noteのご愛顧のほど、よろしくお願いいたします。さて、近頃はたいそう便利な世の中になったもので、スマホさえあれば、ちょっと気になることがあったらすぐに検索、保存しておきたいシーンはすぐに写真か動画にすることができます。我々の生活にスマホは欠かせないものになりました。ちなみに筆者におきましては、自宅の鍵、定期、電子マネー、書籍、地図、音楽、睡眠のログのビューワーなどなどさまざまなことを

レンタサイクルの利用者数を予測するAIをノーコードで作ってみた｜第1回：利用者数と天候の可視化

こんにちは！ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。今年の夏休みは旅行へ行った方も多いのではないでしょうか。私も友人と旅行へ行きサイクリングをしました！本連載では、レンタサイクルのデータを当社が開発するHumanome CatData（以下CatData）を用いて分析し、天候などの情報から日々の利用者数を予測してみようと思います。これまでご紹介してきたCatDataの記事では、「猫の種類を予測する」というような対象が属するカテゴリをAIで予測する、という

もっと使えるAUC〜ROCカーブを利用してよりよいモデルを選ぼう

ヒューマノーム研究所・代表の瀬々です。今回は、機械学習モデルを作成したあと、そのモデルの性能を評価する指標・ROCカーブ (Receiver Operating Characteristic curve）とAUC（Area Under the Curve）について解説します。AUCの計算のもととなるROCカーブの形から、よりよいモデルはどれなのか？を読み解く方法もご紹介しますので、ぜひ最後までご覧ください。モデル評価に使われる指標について〜精度とAUCAUCは、「故障

ポケモン好きがノーコードでポケモンデータをAI分析してみた | 第2回：伝説のポケモンを予測する

こんにちは！株式会社ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です！みなさんポケモンはお好きですか？2022年1月28日には、完全新作の「Pokemon LEGENDS アルセウス」が発売されました。私も先日からヒスイ地方へ行き、ポケモンの調査をしています。前回に引き続き、ポケモン好きな私が当社が開発する表データ解析向けノーコードツール・Humanome CatData（以下「CatData」）を使って、ポケットモンスターのデータ（以下ポケモンデータ）の解析を行っ

ポケモン好きがノーコードでポケモンデータをAI分析してみた | 第1回：種族値によるタイプ予測

こんにちは！株式会社ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です！突然ですが、みなさんポケモンはお好きですか？2021年11月19日にポケットモンスターシリーズの名作「ポケットモンスターダイアモンド」と「ポケットモンスターパール」のリメイクが、そして今年、2022年には、完全新作の「Pokemon LEGENDS アルセウス」が発売されました。ポケモン好きの私としては心が踊ります！そこで、今回から数回に渡って、当社が開発する表データ解析向けノーコードツール・Hu

ワクワクから始めるAI・データ解析（7.AI予測編）

この記事は初心者向けのノーコードAI構築ツール「Humanome CatData」（以下「CatData」）を使い、まずデータをさわってAIづくりをはじめよう、という連載の最終回となります。これまでの記事は以下のリンクからお読みいただけます。前回から2回にわたって、AI構築とその評価方法の基本的な流れについてお話しました。導入・目標設定編でも触れた通り、AI構築のゴールは、未知のデータを構築したAIに適用し、予測された結果を次の行動につなげることです。最終回となる今回

ワクワクから始めるAI・データ解析（6.AIモデル評価編）

この記事は初心者向けのノーコードAI構築ツール「Humanome CatData」（以下「CatData」）を使い、まずデータをさわってAIづくりをはじめよう、という連載の第6回となります。これまでの記事は以下のリンクからまとめてお読みいただけます。前回は、前処理が終わったデータを使ったAIモデルの構築を行いました。今回は、前回構築したAIモデルは実用に足る品質なのか？について確かめるため、性能評価を実施します。 CatDataを使えば、AIモデル自体は簡単に作成で

ワクワクから始めるAI・データ解析（5.AIモデル構築編）

この記事は初心者向けのノーコードAI構築ツール「Humanome CatData」（以下「CatData」）を使い、まずデータをさわってAIづくりをはじめよう、という連載の第5回となります。これまでの記事は以下のリンクからお読みいただけます。前回まで2回にわたり、データをさまざまな角度から確認し、解析の方向性をブラッシュアップする行程「可視化」についてお話しさせていただきました。今回からいよいよAIモデルの構築に入ります。 CatDataではクリックだけでAIモデル

ワクワクから始めるAI・データ解析（4.可視化編　その2）

この記事は初心者向けのノーコードAI構築ツール「Humanome CatData」（以下「CatData」）を使い、まずデータをさわってAIづくりをはじめよう、という連載の第4回となります。これまでの記事は以下のリンクからまとめてお読みいただけます。前回は、データをグラフにすることで、情報の組み合わせを比較し、予想にあたりをつける手順についてご説明しました。今回も引き続き「可視化」についてのお話になります。前回の補足的な位置づけとして、前処理と可視化を組み合わせて、デ

ワクワクから始めるAI・データ解析（3.可視化編　その1）

この記事は初心者向けのノーコードAI構築ツール「Humanome CatData」（以下「CatData」）を使い、まずデータをさわってAIづくりをはじめよう、という連載の第3回となります。これまでの記事は以下のリンクからまとめてお読みいただけます。前回は、データ解析にかかる時間の7割はここに割かれると言われ、構築されるAIの精度に大きな影響を及ぼす行程「前処理」のお話でした。今回から2回に渡って、データをグラフや図にして確認する「可視化」についてご説明します。前処理

ワクワクから始めるAI・データ解析（2.前処理編）

この記事は初心者向けのノーコードAI構築ツール「Humanome CatData」（以下「CatData」）を使い、まずデータをさわってAIづくりをはじめよう、という連載の第2回となります。これまでの記事は以下のリンクからお読みいただけます。前回は、解析の大きな流れの説明を中心に、データ解析とAI構築の関係、データ解析のスタート地点となる目標設定の重要性についてお話しさせていただきました。今回はデータ解析にかかる時間の7割はここに割かれると言われ、構築されるAIの精度

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