機械学習を始める前に:データ初期診断

機械学習プロジェクトを成功に導くために、現状把握と改善をご提案

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データ分析業務の8割がデータ前処理と様々なメディアでも言われておりますが、機械学習も例外ではありません。機械学習プロジェクトを進めるにあたり、データの整形・加工に多くの時間とコストを費やしてしまい、想定よりも多くの工数がかかってしまう可能性があります。
まずはデータの現状を把握する「データ初期診断」を活用して、機械学習プロジェクトをスムーズに進めるための準備をしませんか?

こんな課題をお持ちであれば、データ初期診断をご利用ください

  • 機械学習やさらなる高度な分析を行うために、現状のデータの保存場所や形式が正しいか知りたい
  • 機械学習を始めたいが、今持っているデータが活用できるかわからない
  • データが原因の手戻りといった想定外のコストを最小化したい

データ初期診断の特長

  • レポート形式でチェック

    レポート形式でチェック

    データ収集過程やデータ形式、データ定義など、項目ごとに問題の有無についてレポートを作成します。

  • 改善に必要なアクションがわかる

    改善に必要なアクションがわかる

    クラスメソッドが持つ機械学習の豊富な知見をもとに、課題に対する優先順位付けの実施と必要となるアクションを提示します。

初期診断の前に準備していただくこと

  • データについて
    • 機械学習で利用予定のデータ
    • 全件もしくはサンプリングしたもの
    • データベースに入っている場合はCSVなどで抽出したもの
  • データの定義について
    • 元のデータソース
    • 列や項目などの定義
    • スキーマやリレーションの定義
  • 機械学習を使ってやりたいこと
    • 目的
    • 課題
  • その他
    • 必要に応じて質問させていただく場合がございます

診断レポート

「データ収集過程」「データ形式」「データ定義」「機械学習での利用」の4つの項目に分けて診断します。課題がある場合はその解決案を提示するほか、解決するためのサポート※1をクラスメソッドが支援いたします。
診断レポートを活用していただくことで、機械学習のプロジェクトをスムーズにスタートすることができます。

  • ※1 サポートは別途費用がかかります。
  • ※2 診断結果は機械学習で利用可能なデータであることを確認するものであり、モデルの精度を保証するものではありません。

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