生成AIによる「慣用表現の『乗っ取り』」と、その根底にある別の問題と - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
かなり前から「ChatGPTに学術論文を（英語で）書かせると"delve"のような普段使わないような単語が多く使われるのでバレやすい」という話がSNS以下各所で頻繁に噂されていたんですが*1、最近になってこの件について面白いpreprintが発表されていたのを知りました。それがこちらです。 もう読んで字の如しで「ChatGPTが登場して以来学術論文に使われる単語のレパートリーが劇的に変わってしまった」というのを、実際に具体的なデータに基づいて示した論文です。割と短めの読みやすい論文であることと、先述したようにSNSでは頻繁に噂されていた推測を明確化したということもあり、折角ですのでこのブログで簡単に紹介してみようと思います。 Preprintあげたのでご報告！📣 ChatGPTが使いがちな英単語ってありますよね。「delve」「realm」「utilize」あたり。 （限界助教先生の記事
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
NTT東日本のデータサイエンティストがKaggleコンペティション「LLM Prompt Recovery」で金メダルを獲得し、Kaggle Masterへ昇格 | NTT東日本
News Release東日本電信電話株式会社 2024年5月17日 NTT東日本のデータサイエンティストがKaggleコンペティション「LLM Prompt Recovery」で金メダルを獲得し、Kaggle Masterへ昇格 NTT東日本のデータサイエンティスト森田 大貴（もりた だいき）を含むチームが、世界的なAIのデータ分析コンペティションプラットフォーム「Kaggle（カグル）」※1で開催された「LLM Prompt Recovery」※2（以下、本コンペティション）において、全2,175チーム中12位に入賞し、金メダルを獲得しました。 これにより、森田社員は「Kaggle」コンペティションに参加している約20万人のユーザーの中で上位約1％に相当する「Kaggle Master」※3の称号を獲得しました。 1. 本コンペティションについて 「Kaggle」は、世界中のAIエンジ
データサイエンティストの書くコードは汚い あなたはデータサイエンティストでしょうか？この記事ではデータサイエンティストが学んでおくべきソフトウェア開発技法のうち、筆者が特に重要と考えることについて実践的に学んでいきます。 あなたがデータサイエンティストという肩書きで働いている場合、あなたが書いているコードは汚い可能性が高いでしょう。どう汚いかというと、ソフトウェアエンジニアにコードをそのまま渡し、ソフトウェアやシステムに組み込んでくれと頼んだ場合、まず間違いなく嫌な顔をされます。ソフトウェアエンジニアからデータサイエンティストに転向した人は大丈夫でしょう。この記事で学ぶことはありません。 データサイエンティストという職業は、Pythonをゴリゴリと書くエンジニアっぽい人もいれば、BIツール等を駆使するコンサルタントっぽい人もいると思います。この記事では、前者のエンジニアっぽいデータサイエン
無事に就職先も決まったので、データサイエンティスト業務用のリハビリとして4月に読んだ書籍の感想を書く。 統計的因果推論の理論と実装 RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門 StanとRでベイズ統計モデリング 仕組みと使い方がわかる Docker＆Kubernetesのきほんのきほん 10年戦えるデータ分析入門 SQLを武器にデータ活用時代を生き抜く ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ 確率思考の戦略論 ロジカル・プレゼンテーション 統計的因果推論の理論と実装 統計的因果推論の理論と実装 Wonderful R 作者:高橋将宜,石田基広,市川太祐,高橋康介,高柳慎一,福島真太朗,松浦健太郎 共立出版 Amazon 以前にも一度読んだが再読した。一旦12章まで。 二周目だし余計なことを考えながら読む余裕があったのだが、余計なことというのはつまり統計的因果推論に
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
成果に直結するデータ分析とは？現役データサイエンティストが解説
データサイエンティストはテストコードを書いてコーディング規約を守ろう - Qiita
24/5/8 データサイエンティスト業務用リハビリ書籍感想 - LWのサイゼリヤ