FitbitのアクティビティデータをColabで可視化しましょう
こんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。 Fitbitは人気の活動量計の一つです。 昨年、FitbitのCharge2を購入し、日々のアクティビティデータ(運動、食事、体重、睡眠など)を記録していました。データ… 続きを読む »
こんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。 Fitbitは人気の活動量計の一つです。 昨年、FitbitのCharge2を購入し、日々のアクティビティデータ(運動、食事、体重、睡眠など)を記録していました。データ… 続きを読む »
こんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。Googleが開発しているTPUをご存知ですか?TPUはディープラーニングを高速化するため、Googleが開発したプロセッサです。TPUでディープラーニングのモデルのトレ… 続きを読む »
GMOアドマーケティングのT.Nです。 第9回の勉強会を開催しました。 今回は、回帰分析について学んだので、Pythonを使った回帰分析について書きます。 Pythonを使った回帰分析今回は、陸上短距離の100mに関する… 続きを読む »
GMOアドマーケティングのy.yです。 社内の統計勉強会も大分終盤に差し掛かってきました。第8回目では前回の分散分析の続きと相関分析について学びました。※前回のブログは下記です。https://techblog… 続きを読む »
こんにちは。 GMOアドマーケティングのK.Mです。今回の勉強会では分散分析の二元配置法について学びました。 アイディア 💡 は組み合わせと言いますが、AとB(2つ要因)の組み合わせを分析したいケースは多く、そんな時に役… 続きを読む »
こんにちは、GMOアドマーケティングのMHですGMOアドマーケティングでは、現在、社内で統計勉強会を実施しています。 前回の勉強会ではデータが1つの場合について学びましたが、第5回目では2つのデータがある場合についての比… 続きを読む »
こんにちは。 GMOアドマーケティングのT.Iです。前回に続き、第四回目の勉強会を開催しました。 今回の勉強会では 分布や 分布の概要と、これらの分布を活用した検定/推定方法について学んだので、本記事では学んだ内容の一部… 続きを読む »
GMOアドマーケティングのエンジニアS.Yです。 前回に引き続き、第3回目の統計勉強会を実施し、検定と推定について学びました。 主に検定をテーマに紹介したいと思います。 1 検定検定とは、母集団分布の母数に関する仮説をサ… 続きを読む »
こんにちは。 GMOアドマーケティングのT.Mです。前回に引き続き、第2回目の勉強会を実施しました。 今回勉強したことをご紹介します。 期待値期待値とは、確率変数の値と確率を掛けた合計で、試行した値の平均です。 サイコロ… 続きを読む »
GMOアドマーケティングのT.Oです。はじめに弊社では自社のアドテクプロダクトをより良いものにするために、広告配信の精度向上や膨大なデータの解析、データからの予測の手段として、機械学習や統計学の技術を数多く取り入れており… 続きを読む »