人工知能のフレーム問題
対象とする世界がすべて記号に置き換わったとしても、
対象とする記号の種類が、爆発的に増加して、実時間で、解決することができない。
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データ分析の手法の例
1.ビジネス上の問題の定義
2.調査
3.ヒューマンリソースアセスメント
4.データの獲得
5.データの変換
6.データの保存
7.データの探求
8.モデリングとアセスメントのためのデータの準備
9.モデリング
10.実装
Random Digital Dialog
ランダムサンプリングを実現する方法の1つ
コンピュータでランダムに数字を選び、その数字の組み合わせで
電話番号をつくる
その電話番号の人に調査を行う
1.ビジネスの理解
ビジネス上の問題、得られるメリットの評価、コスト見積等を行う
2.リサーチ
問題の解決策について、リサーチを行う
3.人的リソース調達
4.データの獲得
5.データマイニング
6.データストレージ
マイニングの結果などをデータベースへ格納する7.データ分析の結果の評価
8.モデリングの準備
外れ値、欠損値への対応、正規化等を行う9.モデリング
10.実装
実験の種類
1.対照実験
注目する１つの変数だけを変化させて、影響をみる
2.比較実験
様々な集合からデータを集めて比較する
