はじめに 2019年もあと少しで終わりです。 皆様、いかがお過ごしでしょうか。 年末といえば、紅白、ガキ使、そろそろ仕事にも慣れてきた頃にやらかしてしまった入社2年目社員のQiita記事 がつきものですね。 本記事では、今年の夏にアノテーション作業になめてかかり心が壊れた2年目社員(＝私)の記録を紹介したいと思います。 ※本記事はやめ太郎氏リスペクトでお送りします！ 第0章 チュートリアル ～アノテーションとは～ 皆さんは機械学習におけるアノテーションをご存じでしょうか。 教師あり学習において、モデルの作成には教師データが必要不可欠です。 例えば、画像から犬と猫を判別するようなモデルを作成するには犬と猫の画像を学習させる必要があります。 このとき、学習させる画像に「これはイッヌ」「これはネッコ」という風にタグをつけます。 この作業のことをアノテーションといいます。 一般的に、質の高いモデル
リテラシーレベルモデルカリキュラム対応教材 利用条件とアンケート 東京大学と記載のあるスライド教材の利用についてはこちら（一部スライドは冒頭の利用条件をご参照ください）。 東京大学と記載のある講義動画の利用条件は、各動画の冒頭をご参照ください。 滋賀大学と記載のある教材の利用条件はCC BY-NC-SAです。 九州大学と記載のある教材の利用条件はCC BYです。 筑波大学と記載のある教材の利用条件についてはこちら 北海道医療大学と記載のある教材の利用条件はCC BYです。 東京都市大学と記載のある教材の利用条件についてはこちら 教材のアンケートはこちら モデルカリキュラムと対応する講義動画・スライド 1. 社会におけるデータ・AI利活用 2. データリテラシー 3. データ・AI利活用における留意事項 4. オプション 1. 社会におけるデータ・AI利活用 1-1. 社会で起きている変化
大学生のためのデータサイエンス（Ⅱ）
講座内容 前回の「大学生のためのデータサイエンス(Ⅰ)」では、データサイエンス全般についての概観を与えることを目的にして、現代社会におけるデータサイエンス、データ分析の基礎、コンピュータを用いたデータ分析、データサイエンスの応用事例について4週間で説明しました。 今回の(Ⅱ)では、技術的により進んだ内容として、機械学習の諸手法とその応用について説明します。まず、機械学習とは何かという説明から始め、その後に機械学習の応用事例を紹介します。応用事例を先に見ることによって、機械学習の有用性が理解でき、機械学習の手法をより積極的に学ぶことができると期待されます。次に分類問題と回帰問題の具体的な手法を説明し、同時に特徴量の設計・選択など、実践的なテクニックについても紹介します。最後に、近年、発展の著しいニューラルネットワークについて説明します。 本講座は、機械学習の分野の中でも教師あり学習を中心に進
新卒から約8年勤めたブレインパッドを3月に退職しました。 「受託分析」という生存/スケールが難しい事業分野で、ブレインパッド社は着々と大きくなり、そこでデータサイエンティストとしてファーストキャリアを過ごせたことは今後の僕の仕事への価値観/方法論に大きく影響を与えたのだろうと思っています。 なので8年経って思い至ったことを忘れないうちにブログにメモしておこうと思います。 新しい職場でこの考えをアップデートしたり壊したりしていきたい。 僕がいた2015年~2023年の激動のデータ/AI分野の業界の流れについてはこちらのpodcastでも話したので良かったら聞いてください🙂 open.spotify.com ※なお、全ての行末には「知らんけど」が省略されていることをご了承ください。 データ分析の仕事 「問題の抽象化・構造化」の価値がますます高くなっている 「現実がこい」: DXとはなんだった
データサイエンティスト協会は10月30日、「データサイエンティストスキルチェックリスト」の第5版を公開した。データサイエンティストに必要とされるスキルをまとめたもので、新たに生成AIに関する項目を加えた。同協会のWebサイトで無料でダウンロードできる。 2021年に公開した第4版から内容を改修したもので、生成AIの台頭を受けて「AI利活用スキル」を新たに追加した。同協会は「生成AIは利用・開発・企画といった活用するためのスキルが当然必要となる一方で、その技術的背景を理解しつつ、生じる課題に対応するスキルが求められる」と説明。利活用スキルと背景理解・対応スキルの2種類に分けた全69項目を定義した。 例えば、利活用スキルの初歩には「LLM（大規模言語モデル）を利用して、データ分析やサービス、システム開発のためのコードを作成、修正、改良できる」などの項目、背景理解・対応スキルの初歩には「さまざま
画像生成AI「Stable Diffusion」でイラストのクオリティと多様性を劇的に改善する「Advanced Prompt Tuning(APT)」
画像生成AI「Stable Diffusion」が2022年8月に一般公開されて以降、高機能なUIや特定の画風に特化したモデルなどが有志によって続々と開発されています。新たに、1枚のイラストを追加学習するだけで、イラストの画風を模倣して高品質かつ多様な構図の画像を生成できる手法「「Advanced Prompt Tuning(APT)」が開発されました。 GitHub - 7eu7d7/DreamArtist-stable-diffusion: stable diffusion webui with advance prompt tuning https://github.com/7eu7d7/DreamArtist-stable-diffusion propose an advanced Prompt Tuning method (APT), can super dramatically
最近の話ですが、以下のようなニュースが話題になっているのを見かけました。 データサイエンス系の学部は文理融合の学びを掲げ、文系の受験生も集めるため、受験科目に「数学」を含まない入試方式を設ける大学も少なくない。河合塾によると、私立大のデータサイエンス系学部・学科における昨春の一般選抜のうち、数学を選ばずに受験できる大学は約半数もあった。 要は「数学不要」のデータサイエンス学部が出てくるようになったというお話で、各種SNSでは論議を呼んでいるようです。界隈によってはほとんど「嘲笑」に近い評が流布していることもあり、少なくともデータサイエンス業界におけるこのニュースの受け止められ方としてはかなり冷ややかだという印象があります。 とは言え、冗談でも何でもなく「全国津々浦々どこに行っても大学の新設データサイエンス学部の広告を見かける」*1というのが既に常態化している昨今では、これに類する話題は今後
世間ではデータエンジニアリングが流行しており、エンジニアからは人気が出て、企業からはその能力が求められています。 データエンジニアは、データの収集、蓄積、分析、活用に必要なデータ基盤を構築・運用する職種です。データエンジニアとして活躍するためには、非常に幅広い知識と能力が求められます。 データベース プログラミング システム開発 クラウドサービス データ分析 etc……. 私は多少データエンジニアとして経験を積んできており、業務を行う上で読んで良かったと心から思える本があったのでこちらで紹介します。どなたかの一助になれば幸いです。 初級向けデータエンジニアリング 本ではありませんが、データエンジニアリングに必要な知識がスライドやPDFに綺麗にまとまっています。初めて学ぶ方には適しています。後半はAzure製品について記載されているので、前半のデータエンジニアリングの箇所だけ参考にして下さい
2011年2月16日に Kaggle アカウントを取得して10年が経過した。長い間 Kaggle Ranking 世界 1 位を目指してきたが、この目標やモチベーションが大きく変化してきたと感じたため、一区切りつけるためにもこの10年+αを振り返る。今の目標は対象を問わずアルゴリズムで資産を最大化すること。エンジニアリングを駆使してデータからアルファを探し、システム化して運用する。実利的で定量評価できる最高に楽しいタスクです（記事では触れません）。 競技プログラミングからKaggleを始めるまで¶ Kaggle ができる前は ICPC や ICFP Programming Contest といった競技プログラミング系のコンテストに参加していた。ICPC ではアジア地区会津大会 2007、アジア地区東京大会 2008 に出場したが大敗して悔しくて仕方がなかった。コードゴルフも嗜む程度に遊んで
本チュートリアルに関してのご質問は、SIGNATEにて開催中のコンペティションサイト( https://signate.jp/competitions/443 )のフォーラムにおきまして、新規のスレッド（ディスカッション）にてご質問していただけますと幸いです。 また、本チュートリアルに関してのご要望があれば、Githubリポジトリ( https://github.com/JapanExchangeGroup/J-Quants-Tutorial )の Issues からご意見をいただけますと幸いです。 (なお、投稿の際には、過去に同じご要望がないかご確認ください。) 2021-01-29: 初版リリース 2021-02-05: 誤字や表記の修正を中心に改良 2021-02-12:
＜専門家会議に対する批判の声を受け、世界的に活躍する感染症学者、西浦博・北海道大学教授と國井修・グローバルファンド（世界エイズ・結核・マラリア対策基金）戦略投資効果局長が緊急対談。日本の対策の根拠と課題とは？ 本誌「検証：日本モデル」特集より＞ 日本の新型コロナウイルス対策は過剰だったのか。本誌は、数理モデルを用いて対策に当たった北海道大学教授の西浦博と、感染症対策の第一人者でスイス在住の國井修（グローバルファンド〔世界エイズ・結核・マラリア対策基金〕戦略投資効果局長）に対談を依頼した。2人の専門家が語る、日本が取った対策の根拠と今後に向けた課題とは。（対談は５月26日。聞き手は本誌編集部・小暮聡子） 國井 私が従事しているエイズ、結核、マラリア対策でもモデリングをよく使う。だがそれはツール（手段）であって、目的ではない。感染症流行の現状および将来予測、資源の適正化・配分、目標の設定などに
議論とデータ新型コロナウイルスの対応について、日本中で議論が巻き起こっています。曰く、検査数は増やすべきか否か、日本の実際の感染者数がどれぐらいなのか、いつごろ収束するのか、他国より対策がうまくいっているのか否か、全国一斉休校に意味があるのかなどなど。そうした議論は民主主義国家として望ましいものですが、しかし生産的な議論を行うためには、まず共有可能で信頼できるデータが必要不可欠です。 データ分析の世界ではgarbage in, garbage out「ゴミを入力すれば、ゴミしか出力しない」と、よく言われます。有意義な分析をするためには、最低限、データがまともである必要があります。まともなデータとは、最低限、正しいデータ入力と、論理的整合性が必要です。だからデータアナリストは、分析の前に必ずデータの整合性を検討し、矛盾のないカテゴリ体系を設計し、データの整備に過半の力を注ぐのです。 厚労省デ
回答 (2件中の1件目) 悲しいことにその通りです。そしてこれこそがこの分野の最も深い問題です。私の推定では、機械学習では毎年10,000以上の論文が発表されています(一日に30本程度)。2020年は私が機械学習で活発に論文を発表してから35年目の年なので、私も機械学習の研究者と同じようにこの罪を犯しています。 なぜそれが問題なのかを理解してみましょう。警告：以下の議論は、MLの研究者や実践者として、あなたに深い不安を与えてしまうかもしれません。私の推論に少しでも我慢していただければ、私が得られなかった大きな利益を得ることができるかもしれません。私は40年間機械学習について考えてきまし...
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 NVIDIAと米Cornell Universityの研究チームが開発した「GANcraft: Unsupervised 3D Neural Rendering of Minecraft Worlds」は、マインクラフトなどのボクセルベースの大規模な世界を写実的な画像に変換する手法だ。土や砂、草木、雪、海、空などをリアルに表現し、見る視点を移動しても一貫した画像を提供する。ゲームやアニメーションの背景、バーチャル空間の作成にも役立つ可能性を秘めている。 マインクラフトは、規則的なグリッド上にブロックを置くだけで3次元空間を構築できる、子どもでも可能な手軽さが魅力だが、各3Dブロックは大きく
こんにちは。デジタルテクノロジー統括部でアナリストをしているY・Nです。 パーソルキャリアのデジタルテクノロジー統括部は、一般社団法人データサイエンティスト協会が定める「データサイエンティストに求められるスキルセット」を基に、以下の3つのグループが組織されています。 ビジネスグループ アナリティクスグループ エンジニアグループ 出典：データサイエンティスト協会 これらの3グループが互いに連携しあい、AI（ここでは機械学習による予測モデルを指すことにします）によって様々な業務を自動化させたり、意思決定の補助に利用させるプロジェクトに取り組んでいます。 その際、「AIの判断根拠をどの程度（どの様に）見せれば良いか」ということが常にビジネスグループで議題に上がります。殊にAIの予測結果を人間（特に営業部門の人）が見た上で意思決定の補助として利用する場合に顕著で、判断根拠が表示されないブラックボッ
情報処理学会情報入試委員会は、高等学校情報科において現在までに出版された検定済教科書すべての索引に現れる用語を整理した用語集[1]（論文[2]が刊行された時点のもの）を基に、用語のカテゴリづけや、要約説明文づけ等の手を加え、再構成した「情報科全教科書用語リスト」を作成しました。 ここに広く、CC 4.0 BY-SA ライセンスを利用して、公開します。 https://docs.google.com/spreadsheets/d/1FYsq1-ZmwrovR1j8_Q_M5QmSlj6NIZdy/view 高等学校の情報科は2003年から実施されており、20年以上の歴史があります。しかし、他の教科と比較すると歴史は浅く、情報科についての共通認識は広まっているわけではありません。 情報科の検定済み教科書は既に100冊以上出版されており、そこには様々な情報科に関連する用語が含まれています。これら
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
なぜこの記事を書くのか 皆さん、データ解析を行う際にどのようなライブラリを用いているでしょうか。 おそらく大半の人はpandasを使っているのではないでしょうか。 私もpandas使ってます。簡単だよね(´・ω・｀) しかし、業務でバカクソでけえデータを読み込もうとしたときに、読み込み時間がとんでもなくかかったり、メモリ不足でそもそも読み込めもしないことが起きていました。 読み込みにメモリ食われすぎて他の作業ができずに待機した挙句、燃え尽きたかのようにノーパソのファンが止まると同時にメモリ不足のエラーが出たときには切れ散らかします。 （画像元：葬送のフリーレン公式Xアカウントのポストより） そんなこともあり、AWSなどのクラウドサービスでメモリに余裕を持たせるためにめちゃくちゃ良いインスタンスを使用していましたが、コストの問題で断念しました。 しかし、どうしても読み込みたいということもあり
キカガクはAIを含めた最先端技術を最短距離で学ぶことができる学習プラットフォームです。今なら新規ユーザー登録（無料）で、Udemy でベストセラーの「脱ブラックボックスコース」完全版をプレゼント！「実務で使える」スキルを身に着け、次の時代に活躍する人材を目指しましょう。
As global communities responded to COVID-19, we heard from public health officials that the same type of aggregated, anonymized insights we use in products such as Google Maps would be helpful as they made critical decisions to combat COVID-19. These Community Mobility Reports aimed to provide insights into what changed in response to policies aimed at combating COVID-19. The reports charted movem
画像や動画のオブジェクトを違う色にしたり、特殊な効果を付けたりといった加工をする場合、通常は画像・動画編集ソフトを用いてオブジェクトを指定したり、加工するエフェクトをオブジェクトに合わせて調整したりと、面倒な操作が必要です。そのような画像や動画の加工を、機械学習を用いて「テキストで指定するだけ」で行うことができる「Text2LIVE」がGitHubで公開されています。 GitHub - omerbt/Text2LIVE: Official Pytorch Implementation for "Text2LIVE: Text-Driven Layered Image and Video Editing" (ECCV 2022 Oral) https://github.com/omerbt/Text2LIVE Text2LIVE: Text-Driven Layered Image and
2022年12月19日紙版発売 2022年12月15日電子版発売 田中康平，田村賢哉，玉置慎吾 著，宮﨑浩之 監修 B5変形判／352ページ 定価3,520円（本体3,200円＋税10%） ISBN 978-4-297-13232-3 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 本書籍は，Pythonによる衛星データ解析に興味がある初学者に向けた入門書となっています。学校の情報の授業等で利用する際の副教材になることを意識し，衛星データだけでなくデータサイエンスの基礎的な内容も含めました。学校で地球環境やご自身が住んでいる地域がどのように変化しているか調べたい方は
2021年8月6日、庁内データの不正な閲覧や削除が行われたとして、警視庁が同庁警察行政職員を不正アクセス禁止法などの容疑で書類送検したことが報じられました。送検された職員は同日付で懲戒免職の処分を受けています。ここでは関連する情報をまとめます。 障害対応で入手した特権アカウントを悪用か 書類送検されたのは警視庁情報管理課所属の男。容疑は不正アクセス禁止法違反、不正指令電磁的記録作成・同供用、電子計算機損壊等業務妨害が報じられている。2021年8月6日付で懲戒免職処分となった。 警視庁内のサーバーから人事、捜査関連資料約18万5000ファイルを私物USBメモリにコピーし、自宅に持ち帰っていた他、上司のPCで自作のデータ削除プログラムを実行し運転免許管理システムから新型コロナウイルス対策で実施されている運転免許証の有効期限延長に関連するデータ約26万件を削除した疑いがある。*1 犯行で利用され
自分でシュッとデータ分析をできる人になろう - 「データ分析人材になる。」から学んだこと - Lean Baseball
新年あけましておめでとうございます🎍 年末年始は色々と手を動かしつつ*1, 積ん読を消化していたのですが, 昨年最後の読書🍺 特にこの本にオッってなりまして読み終わる寸前には, これもうすぐ読み終わるのですが、なぜ積ん読にしてたワイは🤔 ってぐらい名著でした📖 https://t.co/RgTILDGc7r— Shinichi Nakagawa (@shinyorke) 2021年1月3日 ...という感想が出る程度にこちらの書籍に興奮しました. データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」 作者:木田 浩理,伊藤 豪,高階 勇人,山田 紘史発売日: 2020/10/15メディア: Kindle版 データを使って仕事をする人は（データサイエンティストに限らず）サラッと読んだほうがええやぞ！ というぐらい良い本だったという話を2021年最初のブログとして書きたいと思い
はじめに：本稿のターゲット データサイエンティストを目指す若手エンジニアや学生向けに投稿しました いまもっとも熱い職種の一つとなっているデータサイエンティスト。 その影響もあって大学生や若手の社会人でもその道を目指す人が増えています。 私は現在インターンの採用面談をしていますが、その工程の中で、 ◎データサイエンティストはどのような仕事なのか解像度がまだ低い ◎実社会で求められているスキルと目指す側の方向性に乖離が起きている というようなことを感じましたので一度ここで振り返っておこうと思います。 データサイエンティストに求められる条件は数学だけなのか？ 以下はデータサイエンティストに求められる素養を端的に表現した図になります。 ご覧の通り。求められる素養は プログラミング力、ビジネス力、数学力の３つが条件となっています。 データサイエンティストを目指している学生はほぼ皆さん数学の勉強はしっ
世界最大規模のディープラーニングを「富岳」で実施して世界一になりました - fltech - 富士通研究所の技術ブログ
はじめに こんにちは。富士通株式会社ICTシステム研究所のMLPerf HPC五人衆です。先週、国際学会SC’21 において、理化学研究所/富士通が共同で開発した新しいスーパーコンピュータ（スパコン）「富岳」がスパコンランキングで4期連続の4冠(TOP500, HPCG, HPL-AI, Graph500)を獲得しましたが、同会議で発表された、実際のディープラーニング(DL)学習処理に特化したMLPerfTM HPC ベンチマークにおいても世界一を獲得しました。 本ブログでは、このMLPerf HPCの一つのアプリケーションであるCosmoFlowの学習を「富岳」で大規模に行い世界一となった、その挑戦についてお話させてもらいます。 はじめに 背景 MLPerf HPCって何？（白幡） CosmoFlowって何？（田渕） 「富岳」って何？（田渕） プロセッサ 通信ネットワーク ストレージ 準
筋萎縮性側索硬化症(ALS)を発症し、サイボーグになることを選んだ男──『NEO HUMAN ネオ・ヒューマン: 究極の自由を得る未来』 - 基本読書
ＮＥＯ ＨＵＭＡＮ ネオ・ヒューマン―究極の自由を得る未来 作者:ピーター・スコット・モーガン東洋経済新報社Amazon ALSという病 筋萎縮性側索硬化症（ALS）という病気がある。体が徐々に動かなくなっていき、最終的には自発的な呼吸も行うことができず、意識は明瞭で、感覚も残ったままにも関わらず、目以外(こちはも最後まで残るだけで弱まっていくようだ)のすべてが動かせなくなってしまう病気で、現在治療法は皆無である。進行もはやく、人工呼吸器なしでは余命は3〜5年ほど。日本ではさまざまな理由から、約7割の人が人工呼吸器をつけずに亡くなるという。 現在の日本では、一度人工呼吸器をつけたら、たとえ死にたいと思ってもそれを意図的に外すことは難しい。2020年には、ALSの女性の依頼によって医師2名が薬物を投与し死に至らしめた事件も話題になった。ニャンちゅうの声優である津久井教生さんの連載を読んだこと
複数の視点の画像から、新たな視点の画像を合成して作り出す「Novel View Synthesis」というタスクがある。VRやスポーツの自由視点映像などには不可欠な技術だ。この領域で驚異的な性能を発揮したのが「NeRF」（ナーフ）。果たしてどんなアルゴリズムで、美しい合成画像を作り出せるのか。世界中の研究者や技術者に衝撃を与えたその技術を、論文からひもといていく。 まずは下の3枚の画像を見ていただきたい（図1）。左の2枚の写真を基に、一番右の画像のような新たな視点の画像を生成する技術を、今回は紹介していく。コンピュータービジョン分野やコンピューターグラフィックス分野の主要な研究課題の1つであり、応用先にはVR（仮想現実）やスポーツの自由視点映像など、様々な分野が挙げられる。 これは「Novel View Synthesis」という、複数の視点の画像を手がかりに新たな視点の画像を合成する技術
審判を審判する2022
花样滑冰。中国語で花のように氷上を滑ると書くフィギュアスケートの競技が北京冬季五輪で始まった。露骨なバイアス判定があった韓国・平昌大会以降、11段階採点法や加減点基準の明確化などが進められ、ジャッジの精度は大幅に向上した。ただ、自国選手に対する甘い評価（ナショナルバイアス）は時々顔を出す。 2022/2/20 五輪結果の分析 国際スケート連盟（ISU）の審判評価委員会が評価の基準に用いている逸脱点（偏差）は、2021/22年シーズンに大幅に向上した。 同季の基準では、①GOE逸脱点が2.0を超えた場合、②PCS逸脱点が1.5を超えた場合に委員会の審査対象になる。 GOE逸脱点の散らばり（標準偏差）は、18/19年の0.75から21/22年の0.69に縮小した。また、審査対象になる異常逸脱点の比率も1.16％から0.78％に減少した。21/22年は新型コロナウイルスの影響で審判が９人揃わなか
何となくデータを見ることで目的など生まれない 何かいいことが見つかるかもしれないからと何の目的も無しにデータを見るのは時間の無駄である。 データ分析は意思決定のために行っているはずだ。であれば何らかの意思決定という目的が無ければどんなに数字をいじくりまわしたところで「それで？」で終わるだけになる。それは時間の無駄としか表現のしようがない。 なおここでいう「データ分析」とは手元にあるデータを何とかするということに限らず「特定の目的の意思決定を支援するための一連のプロセス」を指す。詳しいことは近日中に記事を書く。 まず目的ありき。そして必要だったらデータ分析をする。逆ではない データ分析は手段である。目的を果たすために必要であるから行うのであり、データがあるから、導入したツールがあるから、新しい手法を勉強したからと分析して解決すべき問題への道に繋がっていたとしてもそれは偶然に過ぎない。 中小企
※1 Pythonコードは、Google Colaboratoryのジュピター・ノートブックの環境で実行することにより動作します。 詳細は、本教材の「参考テキスト」p.159～を参照ください。 ※2「clst.csv」のデータの一部については、自然科学研究機構 国立天文台より２次利用の許可を得て掲載しております。 出典：国立天文台編「理科年表2021」，丸善出版(2020)
UberEatsやAmazonのマケプレなど…「ウチはシステムを貸してるだけでその先の問題は知らない」と言い張れる法律のバグが生まれているという話
魔法少女くにゅくにゅ a.k.a. 椚座 淳介 @kunukunu U某er 某ats の配達員が危険運転してても，Ama某on マケプレで，得体の知れない業者が発火する電気製品を堂々と売ってても，ウチはシステムを貸しているだけなので，その先で起きた問題については知るところではないと言い張れてしまうのは，Web時代に新たに顕在化した法律のバグみたいなものだよな 2020-11-19 21:48:53 魔法少女くにゅくにゅ a.k.a. 椚座 淳介 @kunukunu Web時代の法整備といえば，これまでは著作権や人格権，電気通信事業者の責任範囲というような話が主なトピックだったけれど，本当の課題は，民法や契約の概念そのものにあるのかもしれない。某berのようなマッチングビジネスの登場で，民法第715条あたりが問題になるとは誰も思わなかったのでは。 2020-11-19 22:09:21
Amazonがアメリカ・イギリス・スペインなどの数十カ国で、SNS上での従業員の交流を監視していると、IT系ニュースメディアのMotherboardが報じています。Amazonは従業員の行動をチェックするだけではなく、ストライキや抗議活動を起こさないかどうか見張っていたとのことです。 Amazon Is Spying on Its Workers in Closed Facebook Groups, Internal Reports Show https://www.vice.com/en_us/article/3azegw/amazon-is-spying-on-its-workers-in-closed-facebook-groups-internal-reports-show 監視対象になっていたのは、Amazonから直接配達業務を請け負う「Amazon Flex」に参加する、個人事
Interpretable Machine Learning A Guide for Making Black Box Models Explainable. Christoph Molnar 2021-05-31 要約 機械学習は、製品や処理、研究を改善するための大きな可能性を秘めています。 しかし、コンピュータは通常、予測の説明をしません。これが機械学習を採用する障壁となっています。 本書は、機械学習モデルや、その判断を解釈可能なものにすることについて書かれています。 解釈可能性とは何かを説明した後、決定木、決定規則、線形回帰などの単純で解釈可能なモデルについて学びます。 その後の章では、特徴量の重要度 (feature importance)やALE(accumulated local effects)や、個々の予測を説明するLIMEやシャープレイ値のようなモデルに非依存な手法(mo
ヤフーは2月1日、欧州経済領域（EEA）とイギリスにおけるYahoo! JAPANのサービスを4月6日に終了すると発表した。法令順守の面から継続的なサービスの提供が困難と判断した。対象地域からは、同サービスへ接続できなくなる。 接続できなくなるのは、ヤフーが提供する「Yahoo!ニュース」や「検索」「ヤフオク!」「PayPayフリマ」など。出前館やアスクル、GYAO!など提携企業のサービスは引き続き利用できる。 ユーザーへの影響を考慮して、Yahoo!メール、Yahoo!カード、電子書籍サービス「ebookjapan」は例外的に提供を継続。Yahoo!メールはアドレスの新規取得や変更、有料サービスの新規購入などの機能を制限する。 Yahoo!プレミアムなど、月額利用料が発生するサービスは、4月の利用料が発生する前に停止や解約などの手続きが必要。 サービス終了の理由についてヤフーに問い合わせ
著者のParul Pandey氏は世界各地に拠点のあるAIスタートアップH2O.aiでデータサイエンス・エバンジェリストを務めており、AINOW翻訳記事『あなたのビジネスにAI戦略を効果的に使用する方法』の著者でもあります。同氏が最近Mediumに投稿した記事では、H2O.aiに所属するKaggleグランドマスターにKaggleの取り組み方に関してインタビューしました。 データサイエンティストのPhilipp Singer氏は、オーストリアのグラーツ工科大学で博士号を取得後、自身の知識を応用する機会を求めてデータサイエンス業界に入りました。同氏がKaggleを始めたのは単なる情報収集がきっかけだったのですが、優秀な成績をおさめたことによってKaggleに夢中になりました。そんな同氏のKaggleの取り組み方、そしてKaggleから学んだことの要点をまとめると、以下のようになります。 Kag
膨大な個人データを収益化する巨大IT企業のビジネスモデルを、自著で「監視資本主義」と名付けたショシャナ・ズボフ米ハーバード大経営大学院名誉教授が、毎日新聞のオンライン取材に応じた。ズボフ氏はインターネット空間を支配するこのビジネスモデルは「民主主義にとって破滅的なもの」で、法律によるルール作りが不可欠だと主張。欧州連合（EU）が進める巨大IT規制を、変革に向けた「新たな局面」をもたらす動きだとして高く評価した。 現在のネット空間では、人々がパソコンやスマートフォンで情報を検索したり、ネット交流サービス（SNS）などを使ったりするたびに、利用履歴など個々人に関するデータが収集される仕組みになっている。ズボフ氏はグーグルやフェイスブック（FB、現メタ）などの巨大ITがこれらのデータを事実上無断で利用し、人々がどんな行動をとるのか予測して広告主などに販売する、新たな市場を構築したと指摘する。そし
「幸せになるには？」に答えてくれるAI「ChatGPT」 日本語でさまざまな質問に回答 Twitterでも話題
米AI研究企業OpenAIは11月30日（現地時間）、対話のためのAI言語モデル「ChatGPT」を発表した。テキストで質問を投げかけることで、AIがその回答を表示する。日本語にも対応しており、利用にはOpenAIアカウントが必要。現在はテスト期間中としており、無料で利用できる。 記者も早速利用してみた。「ChatGPTとはなんですか？」と入力してみたところ、ChatGPTはすぐに以下のような回答を示した。 「ChatGPTは、OpenAIが開発した対話型自然言語生成モデルです。このモデルは、対話文や会話文を入力として受け取り、それに対して自然な形で返答することができます。ChatGPTは、大規模なトレーニングデータセットを用いて訓練されており、人間に近い形で会話を行うことが可能です」（原文ママ） ChatGPT自身が説明してくれたように、ChatGPTは会話形式に最適化された自然言語生成
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