簡単に公開できるシェアのためのプラットフォームです。サイエンティストたちと議論したりすることができます。サンドボックスでアカウントを有効にしてください。ドキュメントをご覧ください)。アカウントにサインアップします。セッションがスタートします。つのタイプがあります。アカウントを紐づけます。データセットにアクセスできます。データセットを使用して、これを試してみましょう。種の説明変数から成り、その最終販売価格も含まれています。このデータから情報を得るためにクエリを作ってみましょう。このデータセットにはどのような家のタイプが含まれているのでしょうか。セントラル空調を設置している家、設置していない家はどれくらいあるのでしょうか。クエリは次のとおりです。エイムズで最も一般的な家のタイプは平屋建てで、タイプに関係なく、ほとんどの家にセントラル空調が設置されていることがすぐにわかります。このような形で探索できる公開データセットがほかにもたくさんあります。クエリを使って機械学習モデルを作成、評価できます。サイエンティストであれば、わずかなクエリだけで回帰モデルの構築や評価を行えるのです。ここでは、エイムズにある不動産の最終販売価格を予想する線形モデルを作ってみましょう。入力としてトレーニングを行います。モデルのコードは次のようになります。ベースの機械学習モデルを作りました。使用すれば、分析のためにもっと高度なクエリを作成したり、モデルを最適化して性能を高めたりすることができます。ノートブックを公開することも可能です。Kernels』をご覧ください。ノートブックとして公開されています。ドキュメントをご覧ください。内容を一新しており、サインアップすることをお勧めします。この統合機能をぜひお試しください。投稿されたものの抄訳です。そのモデルを分析できるようになります。ノートブック環境です。データにクエリを実行し、データの移動やダウンロードなしで機械学習を行えます。実行するという形で、ほぼあらゆるタイプのデータ分析が可能になります。ライブラリをインポートすれば、結果を可視化したり、最先端の機械学習モデルをトレーニングしたりすることができます。時間実行できるという贅沢な内容です。ドキュメントをご覧ください。ヒントを得ることができます。