本ウェビナーでは、k-umeyamaという革新的なクラスタリング手法に焦点を当て、既存手法と比較したときの、その精度の高さを実証します。 k-umeyamaは、データ分析における新たな可能性を切り拓く手法で、データの相関性を排除せずに、高度なクラスタリングを実現します。 また、シグモイド関数を活用してシード選択過程を改良し、データ分類の精度を向上させました。 本ウェビナーでは、Pythonを用いて記述したk-umeyamaの挙動を確認し、高い成果が期待できる分野、課題を確認します。 このような方にオススメです！ ＜データ分析や機械学習に興味を持つ、以下の対象者向けです＞ ●データサイエンティスト: データ分析の専門家、データサイエンスの実務家 ●エンジニア：クラスタリング手法に関する知識を深めたいエンジニアや研究者 ●マーケティング関係者：マーケティング戦略の最適化に興味を持つマーケッターや担当者 ●アナリスト: データ分析を通じてビジネスの意思決定に貢献したいアナリストや経営者 ※Pythonでの開発や実装経験がある方であれば、より理解が深まります