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【必須スキル】 ▫️ ARIMA/SARIMA、ETS、Prophet、XGBoost/LightGBMを用いた実務経験 ▫️ 階層的予測(SKU→カテゴリ→地域/チャネル)の構築経験 ▫️ Python(pandas, statsmodels, scikit-learn)、SQL ▫️ GCP(BigQuery)、Airflow の利用経験

nguyen kim oanh@mio1995e4in

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【保存版】オミクスデータで機械学習するときの道具早見。 ・まず線形で:glmnet(L1・L2正則化。遺伝子の数が検体数より多いときの定番) ・木のモデル:XGBoost/LightGBM/ranger(ランダムフォレスト) ・まとめて回す枠組み:scikit-learn(Python)/tidymodels・mlr3(R)

山口昌雄|ライフサイエンス x AI|アメリエフ代表@chemi384

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