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  • 「あれ?このグラフ」著書に「無断転載」されたとXで訴え 扶桑社側は「編集部の不手際」と謝罪も「納得いかない」

    「私が作成したものとほぼ同一ですが、掲載許可とかの連絡こなかった」 この著書は、いわゆる「弱者男性」の人口推計に踏み切ったという『弱者男性1500万人時代』で、2024年4月24日に発売された。Amazonの書籍ジャンルのランキングで1位になるなどして、注目を集めている。 データ分析による男女論をSNS上で発信している「すもも」さん(@sumomodane)は同日、自らの専門に近いこともあってすぐに著書を購入したが、その中でグラフの無断使用に気づいた、とX上で報告した。 「あれ?このグラフ、私が作成したものとほぼ同一ですが、掲載許可とかの連絡こなかったです」 すももさんは、著書のグラフと自ら作成のものの比較画像も載せた。グラフでは、研究者の国際プロジェクト「世界価値観調査」について、先進25か国の抜粋部分がデータとして使われていた。その結果、日本の未婚男性は、先進国で最も幸福度が低く、未婚

      「あれ?このグラフ」著書に「無断転載」されたとXで訴え 扶桑社側は「編集部の不手際」と謝罪も「納得いかない」
    • Excelで学ぶ、やさしいデータ分析

      データ分析に興味はあるけれど、どこから手を付けていいか分からない……そんなあなたにぴったりなのが、この無料の電子書籍『Excelで学ぶ、やさしいデータ分析』です。ここから、データ分析の第一歩を気軽に踏み出してみましょう! この電子書籍は、「Microsoft Excel」「Googleスプレッドシート」など日常的に触れる表計算ソフトウェアを使って、自分の手で体験しながら段階的に学べるように設計されています。概念や手順は誰でも理解できるように丁寧に易しく説明されており、数学やプログラミングの前提知識も必要ありません。 本書は、データ分析を初歩から学びたい方々に向けた「包括的な教科書」として、データの取り扱い方から基本的な分析方法まで、幅広いテーマを網羅しています。具体的には、以下の全16回で構成されています。 データ分析の基礎: 第1回 データ分析を学ぶべき理由と連載概要 第2回 前提基礎:

        Excelで学ぶ、やさしいデータ分析
      • 僕たちがグラフニューラルネットワークを学ぶ理由

        グラフニューラルネットワーク - Forkwell Library #50 https://forkwell.connpass.com/event/315577/ での講演スライドです。 サポートサイト:https://github.com/joisino/gnnbook グラフニューラルネットワーク(機械学習プロフェッショナルシリーズ)好評発売中!:https://www.amazon.co.jp/d/4065347823 連絡先: @joisino_ (Twitter) / https://joisino.net/

          僕たちがグラフニューラルネットワークを学ぶ理由
        • TypeScript の型検査にかかる時間を短縮した話

          こんにちは。ナレッジワークの torii です。 最近、プロジェクトで使用している TypeScript の型検査にかかる時間を 3 割ほど短縮することに成功しました。 参考までにどのようにボトルネックを調査して改善に繋げたのかを書いてみます! きっかけ 改善のきっかけは、たまたまネットを徘徊していて見つけた Zenn 記事でした。 (素晴らしい記事をありがとうございます!) これを読んで「自社のプロダクトでも型検査にかかる時間を短縮できるのでは?」と思い立ち、試してみたところ実際に改善に役立てることができた、というのがこの記事の概要になります。 改善対象 改善対象は、弊社のメインプロダクトであるナレッジワークのフロントエンドです。現在マルチプロダクト化に向けたコード分割に取り組んでいる最中ですが、執筆時点はモノリシックな構成となっています。 改善前の TypeScript ファイルは自動

            TypeScript の型検査にかかる時間を短縮した話
          • 『グラフニューラルネットワーク』を上梓しました - ジョイジョイジョイ

            グラフニューラルネットワーク (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者:佐藤 竜馬講談社Amazon 講談社より『グラフニューラルネットワーク(機械学習プロフェッショナルシリーズ)』を上梓しました。 グラフニューラルネットワークはグラフデータのためのニューラルネットワークです。化合物やソーシャルネットワークのようなグラフデータの解析に使うことができます。また後で述べるように、テキストも画像もグラフなのでテキストや画像の分析にも使えますし、それらを組み合わせたマルチモーダルなデータにも適用できます。要は何にでも使うことができます。この汎用性がグラフニューラルネットワークの大きな強みです。 本稿ではグラフニューラルネットワークを学ぶモチベーションと、本書でこだわったポイントをご紹介します。 グラフニューラルネットワークは何にでも使える 付加情報をグラフとして表現できる グラフニューラルネッ

              『グラフニューラルネットワーク』を上梓しました - ジョイジョイジョイ
            • Looker Studioで新しいグラフ『タイムライン』が利用できるようになりました。 | DevelopersIO

              先日2024年04月25日に更新されたLooker Studioのリリースノートにて、新しい可視化オプション「タイムラインチャート」が利用出来る旨がアナウンスされていました。 タイムラインチャートを使うと、イベントグループ間の関係を視覚化し、これらのイベントが起こったタイムスパンを比較することができるようになります。 当エントリではこの「タイムライン」チャートについて、必要な要件を確認し、実践データを使って可視化してみるところまでを紹介したいと思います。 目次 必要条件 Looker Studio: タイムラインチャート実践 まとめ 必要条件 タイムラインチャート作成には以下の情報が必要です。 行ラベル:各行のラベル文字。文字列型のディメンションとして指定。 開始日: タイムラインの開始日付。日付型のディメンションとして指定。 終了日: タイムラインの終了日付。日付型のディメンションとして

                Looker Studioで新しいグラフ『タイムライン』が利用できるようになりました。 | DevelopersIO
              • スタディングの合格者数・合格率は?【講座別合格者の声を集計】

                資格にチャレンジしたいけど時間があまりない・・・スタディングが良さそうだけど、どれくらいの人が合格しているのかな? こういった疑問にお答えします。 スタディングは合格者数や合格率を公表していません。 ですが、することが出…

                  スタディングの合格者数・合格率は?【講座別合格者の声を集計】
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