もう失敗しない！製造業向け機械学習Tips（4）：
製造業が機械学習で間違いやすいポイントと、その回避の仕方、データ解釈の方法のコツなどについて、広く知見を共有することを目指す本連載。第4回は、製品不良や設備故障などの要因分析に機械学習を適用する際に留意するべきことなどを紹介します。
山本祐也（DataRobot） , MONOist
もう失敗しない！製造業向け機械学習Tips（3）：
製造業が機械学習で間違いやすいポイントと、その回避の仕方、データ解釈の方法のコツなどについて、広く知見を共有することを目指す本連載。第3回は、「異常予測」と「異常検知」について取り上げる。教師データ量の不足が課題になる「異常予測」に対して、「異常検知」は教師データなしでも始められることが特徴だ。
山本祐也（DataRobot） , MONOist
もう失敗しない！製造業向け機械学習Tips（2）：
製造業が機械学習で間違いやすいポイントと、その回避の仕方、データ解釈の方法のコツなどについて、広く知見を共有することを目指す本連載。第2回は、製造業で求められる材料配合や工程条件の予測に必要な、機械学習による逆問題への対処法ついて取り上げる。
山本祐也（DataRobot） , MONOist
もう失敗しない！製造業向け機械学習Tips（1）：
製造業が機械学習で間違いやすいポイントと、その回避の仕方、データ解釈の方法のコツなどについて、広く知見を共有することを目指す本連載。第1回では「リーケージ」について取り上げる。
山本祐也（DataRobot） , MONOist