このカテゴリでわかること

機械学習機能について

このカテゴリでは、nehan に搭載されている機械学習機能について学ぶことができます。
コーディング不要で高度な機械学習モデルを構築、評価、活用するための様々な機能を提供しています。

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主な内容

• 教師あり学習機能:
  • オート ML: データと目的変数を指定するだけで最適なモデルを自動構築
  • マニュアル ML: より詳細な設定でモデルをカスタマイズ
  • アンサンブル ML: 複数のモデルを組み合わせて精度を向上
• 教師あり学習による予測:
  • 構築したモデルで新しいデータに対する予測値を算出
  • 予測精度の評価と検証
• 教師なし学習機能:
  • クラスタリング手法: K-means、DBSCAN、階層クラスタリングなど
  • 次元削減: PCA（主成分分析）、ICA（独立成分分析）、因子分析
  • クラスタ解釈用データの作成
  • クラスタリング結果の比較と評価
• ボニートくんによる解釈補助:
  • 精度検証結果の視覚化と解説
  • 機械が重視したデータの表示
  • 学習プロセスの説明
  • 精度改善の余地の特定
  • モデル詳細情報の提供

nehan の機械学習機能は、専門知識がなくても高度な分析が行えるよう設計されています。
特に「ボニートくん」と呼ばれる解釈補助機能により、機械学習の「ブラックボックス」問題を解消し、モデルの判断根拠を理解しやすくしています。
予測モデルの構築から評価、運用まで一貫して行えるため、ビジネス課題の解決に直接役立てることができます。