2023.02/18 データサイエンスによる問題解決（2）

多変量解析の手法やTMをマスターするだけでも研究開発の効率はアップする。さらにPythonを自由に使いこなせるようになれば、数値シミュレーションや仮想モデルのシミュレーションが可能となる。

最近機械学習が流行しているが、これを自由に使いこなせるようになると、非線形問題も気にせず問題解決に活用できる。例えば重回帰分析では、説明変数の一次独立や目的変数との線形性が問題となる場合工夫が必要になる。

大した工夫ではないが、機械学習でプログラミングすれば重回帰分析で問題となる関係でもアルゴリズムの工夫で何でも解析できるようになる。

昔、重回帰分析で解いた問題をディープラーニングで再度解いてみた。この時、学習回数が1000回以上にならないと重回帰分析の結果に追いつけなかったので、機械学習を習得しなくても重回帰分析で大丈夫とここでは書いておく。

手軽に回帰や分類で解決したい場合には、わざわざプログラミングする必要が無い、という理由で多変量解析に分があると思っている。手軽にデータを所定のプログラムで処理するだけである。

Pythonの無料ライブラリーを使えば数行でプログラミングでき（スクリプト言語ゆえに）簡単であるが、弊社のサイトを活用すればもっと簡単である。

弊社のプログラムはJavascriptで作成されているので、弊社のサーバーで実行されるのではなく、解析者のＰＣ上で動作するので安全である。

カテゴリー : 一般