Pythonで帰回、分類、時系列、深層学習にて予測及び解析いたします。
データセットをExcelかcsvでご用意頂き、JupyterもしくはColabで提出させて頂きます。
分析から結果までの工程でそれぞれ説明を記載いたします。(日本語か英語を選択できます。)
実績例:
顧客セグメンテーション
中古車価格予測モデル
住宅価格予測モデル
クレジットカード不正検知
ローンデフォルト予測
飛行機乗客数予測
株価予測
など
モデル例:
・線形回帰・決定木・ランダムフォレスト・KNN・リッジ/ラッソ回帰・ロジスティック回帰
・ブースティング・サポートベクターマシン・人口ニューラルネットワーク・畳み込みニューラルネットワーク・主成分分析/クラスター・LSTMなど
・ご相談時にデータ内容と目的や最終的なイメージをできるだけ詳しくご教示ください。その上でお手伝い可能か検討させて頂きます。
・データセットによってはご希望の学習ができない及び精度が出ない場合もあります。