中耒田 一考
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アクティビティの概要
中耒田 一考さんの最近のアクティビティ-
中耒田 一考さんが記事を作成しました:
AI Hubのプロジェクト作成・AI Studioとの連携・プロセスの実行
AI Hub のインストール後、プロジェクトを作成します。各プロジェクトには個別のgitが用意され、バージョン管理を行うことが可能です。gitは各ユーザーがAI Studioからアップロードした履歴を管理するシンプルなものです。 AI Hub立ち上げ直後には「sample-production」「sample-test」「sample-dev」がサンプルのプロジェクトとして作成されており...
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中耒田 一考さんが記事を作成しました:
AI Hubのインストール事例
AI Hubはインストールにウィザードやインストーラーが存在せず、docker-composeでのインストールのみとなります。弊社内での導入はGoogle Cloud Platform（GCP）のGoogle Compute Engineのインスタンス上に構築しました。 弊社の環境 GCP Google Compute Engine OS：Ubuntu(ubuntu-2204-lts)...
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中耒田 一考さんが記事を作成しました:
insight+のデータを活用する
Rtoasterのデータを格納したinsight+のRtoasterテーブルをAIStudioで読み込み、Auto Modelを試します。 ※データはダミーです。 （1）アクセスログの離脱ページを分析する （2）購入ユーザーの特徴を分析する 使用するデータはRtoaster テーブルの下記2つのテーブルです。スキーマやデータの詳細に関しましてはこの仕様書をご確認ください。 ・acce...
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中耒田 一考さんが記事を作成しました:
Tableau Desktop への入出力
AI Studioでは Tableau Extension を使用することにより Tableau Desktop、Tableau Server、Tableau Cloud へのデータ入出力に対応しております。また、Tableau Server、Tableau Cloud のデータ削除にも対応しております。 ここでは Tableau Desktop のファイルの入出力について説明します。具...
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中耒田 一考さんが記事を作成しました:
BigQueryを入出力に使用する
AI StudioでのBigQueryのデータ入出力をまとめました。 Altair社の公式ドキュメントにも記載されておりますので合わせてご参照ください。 ・In-Database Processing extension （https://docs.rapidminer.com/latest/studio/connect/in-database-processing.html） ・Usi...
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中耒田 一考さんが記事を作成しました:
AutoModelで予測分析する（3）
これまでTitanicのデータへAuto Modelを実行し、その結果を保存したファイル構成について見てきました。今回はLocal Repositoryに保存したAuto Modelのscore_setプロセスを利用し、テスト用データにモデルを適用して予測を行います。 まず、新規の Blank Processを作成します。 Local Repositoryに保存したAuto Mod...
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中耒田 一考さんが記事を作成しました:
AutoModelで予測分析する（2）
今回はAuto Modelの結果を保存した際に作成されるファイルの詳細について確認します。ここで保存されている「score_set」オペレータを利用することにより別のデータへモデルを適用する（スコアリングする）ことが可能です。 まず、TitanicのデータでAuto Modelを実行して結果をLocal Repositoryに保存します。今回は時間の節約のためアルゴリズムは決定木のみ...
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中耒田 一考さんが記事を作成しました:
AutoModelで予測分析する（1）
AutoMLの公式ドキュメントにも紹介されている分析を試します。 対象データは AI Studioにサンプルデータとして入っているTitanicです。Titanicは機械学習のサンプルとして著名なデータで、事故後に生存したかどうかを各搭乗者のデータから予測するものです。 AI Studioを立ち上げて画面上部のAuto Modelタブを選択します。 ファイルを選択する画面が表示されて...