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NRIデータサイエンスラボチャンネル (NRI Data Science Lab) @UCpy_3_wYutf5u0U4DdOziGQ@youtube.com

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野村総合研究所(NRI)データサイエンスラボのチャンネルです。 NRIは、「データサイエンスに関するノウハウの集約・共有


02:32
シンギュラリティ
02:13
CCS/CCUS
03:57
Stealth marketing
03:28
マシン・アンラーニング
05:02
生成AIによる自動応答システム②プロンプトエンジニアリングからRAGへ
04:50
生成AIによる自動応答システム①カテゴリー分類から生成AIへ
03:32
SX
03:31
ステルスマーケティング
03:27
Pricing
03:19
プライシング
06:33
時系列分析②説明変数を入れてみよう
06:08
時系列分析①過去のトレンドから将来を予測してみよう!
02:57
RAG
04:19
VUCA
04:14
VUCA
04:08
Annual Income Barrier
03:54
年収の壁
03:06
生成AI、大規模言語モデル、プロンプトエンジニアリング
02:52
GX(Green Transformation)
02:46
GX
00:45
需要予測で使える決定木ってなに?
00:36
【生成AI&ChatGPT】野村総合研究所によるデータサイエンス用語解説
04:42
Gnenration Z
00:28
【野村総合研究所の本】倍速講義 仕事で役立つ統計学
04:25
Z世代
04:27
Steganography
04:13
ステガノグラフィ
04:23
Federated Learning
04:09
連合学習
03:56
Hallucination
02:59
Prompt Engineering
05:01
レコメンデーション③協調フィルタリングを使いこなす!
04:01
レコメンデーション②ルールから協調フィルタリングへ
05:02
セグメンテーション③潜在クラス分析で一発で分けてみる!
04:27
レコメンデーション①アソシエーション分析で一緒に買うものを見つける!
03:38
セグメンテーション②k-means法でクラスタリングしてみよう
06:08
セグメンテーション①次元削減「まずはクラスタリングの軸を作ろう」
00:28
【野村総合研究所の本】まるわかりChatGPT&生成AI
04:11
ハルシネーション
02:52
プロンプトエンジニアリング
03:27
Generative AI
03:40
生成AI
00:33
アニメで実践!データサイエンティスト(ダイジェスト)
00:34
ヨビノリたくみ、野村総合研究所でデータサイエンスに関する10の質問
03:45
Large Language Models
03:29
大規模言語モデル
04:04
需要予測③決定木アルゴリズムの進化版「LightGBM」を使う!
04:30
需要予測②決定木を使って分かりやすいアウトプットを!
06:03
需要予測①最初は重回帰分析の1,000本ノック
21:04
ヨビノリたくみ、データサイエンティストの実態に迫る
05:09
Overfitting
03:08
ChatGPT
05:22
過学習
03:05
ChatGPT
04:10
Model evaluation index
00:27
データサイエンティストが陥る機械学習の罠
03:57
モデル評価指標
00:27
令和のデータサイエンティストに必要な能力
00:27
ユーザーに嫌われないSNS広告の新しい潮流
00:27
消費者の本音聞く「ソーシャルリスニング」の効用