このように、可視化されたデータを連続して見せることによってファクトを伝えるのが、データ・ストーリーの手法です。 Ben Jones氏によるデータ・ストーリーについての解説と、彼が見出した7つの王道パターン データを伝える記事を多く出しているNYタイムズですが、彼らの新人記者向けの研修の資料では、データ・ストーリーについて詳しいBen Jones氏による以下の講演動画が紹介されていました。(講演のスライドはこちらから見られます。) 講演の内容について手短に解説します。Jones氏は当時(2015年)、データ可視化ツール大手のタブローソフトウェアでプロダクトマネージャーをしていました。(ちなみにタブローは、先月Salesforceに1.7兆円で買収されています。) ある日、タブローがいくつかの可視化されたデータを連続して見せる機能を公開したところ、ユーザーはそれを使ってさまざまなデータ・ストー
Bloomberg @business Japan was one of first countries outside of China hit by the coronavirus, yet it’s one of the least-affected among developed nations. That’s puzzling health experts trib.al/0utN172 2020-03-19 19:00:08 怠惰に暮らしたいトド @tsukuru_ouu Bloomberg通信「日本で感染爆発が起きて……いない？」 悔しさが伝わってきます。 「オリンピックのため検査抑制の噂」 「きっと今後爆発」 「クルーズ船で失敗した分際で」 とまで表現。 不思議がっているのは本当で、一生懸命分析しています。「クラスター阻止作戦」は理解できていなさそうです。 twitter.
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノート - Qiita
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノートJavaScriptd3.jsデータ分析データサイエンスcolaboratory CS 448B Visualization (2020 Winter)は、Maneesh Agrawala氏による、Stanford大で行われた、データの可視化に関する体系的な講義です。 スタンフォード大の"CS 448B Visualization (2020 Winter)" がすごい。 データ可視化の体系的講義。どう図表に変換するかの理論、探索的データ分析、ネットワーク分析等の実践と盛り沢山。 スライドに加え、Observable(JavaScript), Colab(Python)どちらでも例を試せる。https://t.co/lGyPElrihg pic.twitter.com/mWZn
漫画未経験のエンジニアが今のAIで漫画制作にトライしてみた記録2023年夏時点版｜Anno Takahiro
画像生成AIの躍進が目覚ましい。エンジニア兼SF作家の筆者としては、AIが絵を描けるようになるのなら、絵が描けない自分でも漫画制作ができるようになるのではという期待があった。実際に2022年の末頃にはstable diffusionを使った漫画制作UIのプロトタイプを作ってみたこともある。 Google ColabでAI漫画制作用のUIを試作してみた。コマごとにプロンプトが割り当ててあって、AIが裏でたくさん選択肢を作りまくってくれる。人間が大量の絵からベストなものを選んだり、構図やセリフの調整に集中できるようなワークフローがいいのではないかという仮説 #stablediffusion pic.twitter.com/zI64zm3cNI — 安野貴博 (@takahiroanno) November 10, 2022 それから半年以上の月日が経ち、世の中でもMulti ControlNe
ジェイ・アラマールのブログより。 AIによる画像生成は、(私を含めて)人々の度肝をぬく最新のAIの能力です。テキストの説明から印象的なビジュアルを作り出す能力は、魔法のような品質を持ち、人間がアートを創造する方法の変化を明確に指し示しています。Stable Diffusionのリリースは、高性能(画質だけでなく、速度や比較的低いリソース/メモリ要件という意味での性能)なモデルを一般の人々に提供することになったのは、この開発における明確なマイルストーンです。 AI画像生成を試してみて、その仕組みが気になり始めた方も多いのではないでしょうか。 ここでは、Stable Diffusionの仕組みについて優しく紹介します。 Stable Diffusionは、様々な使い方ができる汎用性の高いものです。まず、テキストのみからの画像生成(text2img)に焦点を当てます。上の画像は、テキスト入力と生
この記事はNTTコムウェア Advent Calendar 2021 20日目の記事です。 NTTコムウェアの古西です。AI・データサイエンス推進室で技術マネージャをしています。 システムインテグレーター、略してSIerは、顧客のためにITシステムやサービス・ソリューション・プロダクトを開発・運用する会社です。一部自社サービスがあるものの、特定の顧客企業に対してシステムを提供することが多いです。 ネット上では「SIerはオワコン」1と言われることもありますが、私自身は入社のときに「人と技術を仲介する仕事がしたい」と言って仕事をしはじめてから約25年間、SIerで顧客や自社の人と技術を仲介する仕事をしてきました。私がこれまでの経験から「SIerで幸せな技術キャリア」を築くために意識したほうがいいと思うことを、若年層とベテラン層にわけて3つずつ、書いておこうと思います。 若年層(20代～30代
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン 2023/06/26 一般公開用 デジタル庁 Fact&Data Unit 大杉直也 ↑マイナンバー交付数のダッシュボードを作っているところです 「Microsoft でテストされたアイデアのうち、改善を示すメトリクスを実際に改善できたのは3分の1にすぎない」 (Microsoft社 元Vice President) 「もしあなたが実験主導のチームにいるなら、70%の仕事が捨てられることに慣れてください。それに応じてプロセスを構築しましょう」(Slack社 Director) A/Bテスト実践ガイド p14より 一方で 「アイデアの価値を見積もることは難しい。このケースでは、年間１億ドルの価値ある単純な変更が何か月も遅れていた。」(同著 p5より) こともあります 午前中のアイデアソンで出たアイデアはちゃんと検証するまで価値があるかは不明です
食べログの得点計算についてのポジティブな可能性を考えるー操作されたデータを検証する難しさー（井上明人） - エキスパート - Yahoo!ニュース
久しぶりのyahoo個人への投稿となりますが、この記事を公開するのは、正直、気が重いな、と思いつつ、公開します。 というのも、今、食べログに対して非常にネガティブな解釈が広がっているわけですが、何かしらポジティブな材料を提供するとなると、確実にいろいろ言われるだろうなあと思って気が重くて仕方がないのですが、ただ、人生の一時期、食べログにハマっていた人間として、論点として提供されるべきポイントが、提供されていないと感じましたので、本記事を公開する次第です。 ◆食べログの評価点数分布の「不自然さ」 さて、近年、食べログの点数評価アルゴリズムは、頻繁にその不正を疑われ議論になっています。 2016年には、評価アルゴリズムのリセットがあった際には、いくつかの店舗がいきなり3.0の点数にリセットされるなどといったことがあり、記事にもなりました。 そして10月8日に、藍屋えんさんという方が、ご自身のブ
深層学習の数理
Curriculum Learning （関東CV勉強会）Yoshitaka Ushiku61.6K views•43 slides Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料Yusuke Uchida15.5K views•38 slides
なんかマナブやばいな、ついでに色々見てたんですが、最近技術ではない方向で前に出てきてるエンジニアが増えてるようですね。 技術ブログは一般の人は見ないからわからないかもですが、技術ブログ系はエンジニアが見るだけで、基本的にそこで収益を得てるものも少ない印象があります。技術者の業界というのは業界の発展のために、無償で貢献(楽しみとしての人が多い)する人がすごく多く、それによってライブラリの充実の恩恵として再利用性や車輪の再発明を避けたりできてたりします。なので、この人達は金儲け系のブロガー界隈では話題にならないですね。 一般向けに言葉を発信する人が少なめだったというのもあるのかも知れませんが。というか、よく見たら取り上げようと思った人全員文系エンジニアですか…。文系エンジニアは技術よりお金に向かい、理系はお金より技術に向かう傾向でもあるんですかね。 今回はやまもとりゅうけん、マナブ、勝又健太さ
「Infrastructure as Codeに疲れたので、僕たちが本来やりたかったことを整理する」を１年掛けて整理した
こんにちわ。rwle1212です。 本記事は JAWS Days 2020 で話す予定でしたが、昨今の事情によりオンライン開催となったため、登壇予定の内容を記事にしたものになります。 登壇していれば諸般の事情により左手首を骨折したネタが使えたのですが、ブログでは伝わらないので非常に残念な思いをしております。という話はどうでも良いので本題に入ります。 50分の登壇内容なので少々長くなりますが、お付き合いください。 JAWS Days 2019で登壇した内容の振り返り昨年の JAWS Days 2019 で「Infrastructure as Codeに疲れたので、僕たちが本来やりたかったことを整理する」という内容で登壇しました。 まずは上のリンクに添付されているスライドを5分位で読めると思うので一読頂いて、下の文に進んで頂ければと思います。 そもそもInfrastructure as Cod
こんにちは、Exploratoryの白戸です。 Appleは新型コロナウイルスの対策支援として、Appleマップでの経路検索をもとにした移動傾向のデータを公開しています。ところが、残念ながらこのデータはそのままでは簡単に可視化できるようなフォーマットになっておらず、ちょっとした加工を行う必要があります。 しかし逆に、加工の仕方さえわかってしまえばそれぞれの都市や地域の移動データを可視化することで、恐怖を煽るばかりのマスコミからは見えてこない現状を理解することができるようになります。 今回はこのAppleの移動傾向データを簡単に可視化できるようにするための基本的な加工方法を、みなさんと共有させていただければと思います。 データはこちらからダウンロードすることができます。 以下は「モダンでシンプルなUIを使ってデータサイエンスができる」Exploratoryを使って、「日本で最も自粛している都
ブラックフライデー＆サイバーセール開催！ Udemyでは何を買う？ 編集部の2021年イチ押しトピック10選 - はてなニュース
新型コロナウイルスの影響で、リモートワーク（テレワーク）やオンラインでの学習といった働き方・学び方の大きな変化は2021年も続いています。そんな2021年もあとわずか。やり残したことや学び残したことはありませんか？ オンライン学習プラットフォーム「Udemy」では、2021年11月19日（金）～2021年12月1日（水） の間、年間最大のセール「ブラックフライデー＆サイバーセール」 を開催します！ 対象の講座がなんと1,200円から購入可能になります。 ブラックフライデーセールは11月19日（金）～11月26日（金）、サイバーセールは11月29日（月）〜12月1日（水）の開催です。11月27日（土）〜11月28日（日）はセール対象外なので、ご注意ください。 講座は買い切りなので、おトクなこの期間に気になる講座を購入しておいて、時間ができたときに自分のペースで学んでみるのもいいかもしれません
はじめに の参加記事になります。 個別の技術ではなく、エンジニアの成長のステップで読むと良い本の紹介 エンジニアとして成長していくときに、個々の技術を深く理解し使いこなしていくことは必要ですが、個々の技術を選ぶときにもどんな成長ステップがあるかを理解することも重要です。 実装をするという範囲をエンジニアの中心なのはありますが、実装以外の部分を理解するとその技術が最大限に活きるのかを理解するには周辺についても理解していく必要があります。そこで、実装を始める前の構造のパターン、実装を進めるエンジニアの環境などを知ることで、もっと効率的な開発が出来るようになるのかを理解していきたいけると良いと考えています。 この記事では私が経験した中でより良いWebシステムを作るという観点に立ったときに、広く理解しておくと良いと感じた本を紹介します。 これからエンジニアリングでどのような勉強をすればよいかを考え
中学英語レベルの純日本人理系大学生が、1ヶ月ちょいでAI駆使して卒論7割終わらせながらTOEIC 900超えた話 - Qiita
中学英語レベルの純日本人理系大学生が、1ヶ月ちょいでAI駆使して卒論7割終わらせながらTOEIC 900超えた話PythonAITOEICChatGPTclaude はじめに データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（2023.11.14時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←こういう者です。 プロフィールページ👇👇👇 ※全て、個人の意見です。個人差もあります。 TOEICとは TOEICは、Test of English for International Communicationの略で、非英語圏の人々がビジネスシーンで英語を使う能力を測るためのテスト。 リスニングとリーディングの2つのセクションで構成されており、それぞれ495点満点、合計990点が最高得点。 TOEICスコアは、企業
データ分析&データ視覚化のコンサルティングをしております、永田ゆかりと申します。 これまで2000人以上の方にデータ分析や活用の研修・トレーニング講師、企業への分析コンサルティングをさせていただいており、仕事をさせていただく中で必要な本を読み続けているうちに、気がついたらデータ分析領域の本を200冊以上読んでいました。 中でもデータビジュアライゼーション・視覚化の領域に関しては私自身の得意領域ということもあり、数多く読み込んでいます。 本記事では数多くのクライアントの方々との問題解決に役立った知識・ノウハウが書かれている良書をご紹介させていただきますので、是非最後までご覧ください。 データ可視化そのものについて知りたいたは、こちらの記事からどうぞ。 データ可視化とは？その重要性や手法、よくある課題と解決策を解説 データ分析における視覚化（ビジュアライゼーション）系のおすすめの本17選1 S
西浦博教授が語る新型コロナと政治と科学 【対談】西浦博・京都大学大学院教授×森田朗・NFI代表理事（後編） | JBpress (ジェイビープレス)
少子高齢化と人口減少が進むわが国の社会の質を維持し、さらに発展させるためには、データの活用による効率的な社会運営が不可欠だ。一方で、データ活用のリスクにも対応した制度基盤の構築も早急に求められている。新型コロナウイルスの世界的な感染拡大によって、これまでの経済、社会のあり方は大きく変わろうとしている。 その中で、日本が抱える課題をどのように解決していくべきか。データを活用した政策形成の手法を研究するNFI（Next Generation Fundamental Policy Research Institute、次世代基盤政策研究所）の専門家がこの国のあるべき未来図を論じる。 今回は、新型コロナウイルス感染症対策専門家会議のメンバーを務めた西浦博・京都大学大学院医学研究科教授とNFI代表理事の森田朗氏によるスペシャル対談の後編。緊急事態宣言解除の裏側や政治と科学の関わり、現在の専門家による
良い仲間作りでは「自分が人を助ける機会を多く持つ」こと 澤円氏（以下、澤）：では最初にいただいた質問の中で、一応これに答えておこうかな。 「仲間が大事というお話の流れで良い仲間作りで重要なのは、頼ること以外ではやはり自分自身がスキルや志を高くすることが必須ということでしょうか？ 私もできないことを伝えることは、プライドもあったり周囲の期待に応えたくてなかなかできないです」ということなんですが、このへん、どうでしょうか。 助松裕一氏（以下、助松）：助松、答えていいですか？ 澤：もちろん、もちろん（笑）。 助松：今ふと思いましたけど、その時必ず向こうも私の何かを期待している。要はお互いの強みを意識しながらシェアし合ってたんでしょうね、今、気づきました（笑）。 澤：シェアし合うことによってお互いが補完したり補強し合ったりできると思えるから、組む選択肢になるんですよね。 助松：そうです、たぶん無意
画像は『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では2021年1月14日から、日本統計学会と日本行動計量学会の協力のもとに作成した「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」が開講される。受講料は無料。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より 実際のデータは複数個の測定項目からなる多変量データであることが多く、そのようなデータの統計解析手法の学習は、統計手法の現実問題への応用で極めて重要なものと言える。本講座では、多変量解析法を実際のデータに適用する際の注意点や実際の応用例を中心に学習できる。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より 講師は、横浜市立大学データサイエンス学部教授の岩崎学氏、大阪大学大学院人間科学研究科
これまで国内で制作されたアニメ、およそ1万5000作品の公開時期やスタッフなどのデータをまとめた初めてのデータベースが完成し、25日、公開されることになりました。 運営する団体はアニメの研究などに役立ててほしいとしています。 このデータベース「アニメ大全」は、日本のアニメ100周年を記念するプロジェクトの一環で制作されたもので、国内で初めてアニメが作られた1917年以降のアニメ作品、およそ1万5000作品についての公開時期やスタッフ、声優などの詳しい情報がまとめられています。 データベースはインターネットを通じて25日公開されるということで、作品の公開時期や監督の名前などから知りたい情報を検索することができるようになっています。 運営する団体によりますと、日本のアニメのデータはこれまで網羅的にまとめられておらず、時間がたって情報が失われてしまうケースも少なくなかったということで、こうしたデ
はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル（Attention Is All You Need）の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま
はじめに# データビジュアライゼーションとは，数値や文章などのデータに基づいた情報を，人間が理解しやすい形に視覚化する技術を指します． このサイトは，文化庁のメディア芸術データベース・ラボ（MADB Lab）で公開されている四大少年誌（ 週刊少年サンデー， 週刊少年ジャンプ， 週刊少年チャンピオン， 週刊少年マガジン ）のデータを用いて，データビジュアライゼーションの学習を手助けすることを目指しています． データビジュアライゼーション（に限らずデータ分析全般）の学習において重要なのは，分析対象のデータに興味を持てるかどうかです． 本書では約47年の四大少年誌のマンガ作品データを採用しているため，モチベーションを保ちつつ学習を進めることが可能です．
「売れなかった」ハムサンド、カメラ50台で真相解明 高輪GW駅「無人決済コンビニ」の実力：開業から3カ月、成果は（1/3 ページ） 2020年3月14日に開業したJR山手線・京浜東北線の高輪ゲートウェイ駅。山手線の新駅としては約50年ぶりとなるだけに注目度は高く、開業初日には多くの観光客も訪れた。その一角で、注目を集めている店舗がある。AI（人工知能）技術を活用した無人コンビニ店舗「TOUCH TO GO」だ。有人レジはなく、来店客は店内で商品を手に取り、出口付近で「Suica」などを読み取り機にかざすだけで買い物を済ませられる。 こうした無人決済店舗は、米国では「Amazon Go」をはじめ実用化された例があるが、日本では長らく実験段階にとどまっていた。そうした中、TOUCH TO GOは国内では珍しい実用化事例として小売・流通業界はもちろん、他業界からも高い注目を集めている。無人もしく
この時期だからこそ自学しよう 海外って太っ腹な組織が多いのか、無料で読める専門書がすごく多い。 これ系のまとめ記事は他にもありますが、 翻訳済の日本の本と、原著を並べて表示していきたいと思います。 特にデータサイエンス分野に限って紹介。 お高いあの名著も実は原著なら無料かも？ (2020年5月時点) 続編、データサイエンスの名大学講座 を書きました (2020年8月) 1冊目 邦題 : 統計的学習の基礎(1万5千円) 俗に言う「カステラ本」です。 日本では2014年に翻訳されましたが、原著は2001年と今から約20年前に出版されました。 内容からしても、当時は体系的に理論学習ができる刷新的な一冊だったのでしょう。 まさに「アルゴリズム・理論の辞書」。 年代的に古い感じはしますが、基礎はいつだって大切です。 数字に強くないと絶対読み切れない。。。 原著 : The Elements of S
本稿は Gergely Orosz 氏によって書かれた次の記事の日本語翻訳です。著者に翻訳の許可を得て公開しています。 blog.pragmaticengineer.com また本稿は DeepL Pro を使って下訳したものに手を加えています。日本語翻訳の不具合または誤訳については Gergely Orosz 氏ではなく、本稿のコメント欄にお願いします。 著者も機械翻訳を下地にしたやり方に関心をもたれたようです。 The article translated to Japanese: https://t.co/4uynyyhm4E The author was transparent and noted that the article is a modification of an ML-translated article. This person managed to transl
はじめに 新規事業開発に役立つ記事のリストを友人や知人に共有することが多くなり、そのつどメールやチャットツールで送ることが面倒になってきたため、「まとめ記事」にしました。 これらはたくさんの方々から教えていただいて集まった情報のリストです。実際に会ってみた、行ってみたという情報も多いです。コピーしてご利用いただいても問題ありませんし、アフィリエイトもしていません。 ※追記 （１）Qiitaの記事以外は、リンクをクリックしたら自動的に新しいタブで開くようになっています。 （２）頻繁に新しい情報を教えていただいて追加しています。「これも追加してほしい」という情報があればお気軽にコメントください。 （３）Qiitaはプログラミング記事しかダメだと知らずにこの記事を作成しました。もしQiitaから注意されたら移動します。コミュニティガイドライン - Qiita:Support 目次 新規事業開発の
Amazonが“有害なプレイヤー同士”をマッチングさせる技術の特許取得。暴言ユーザー同士で戦わされるゲームが生まれるか - AUTOMATON
ホーム ニュース Amazonが“有害なプレイヤー同士”をマッチングさせる技術の特許取得。暴言ユーザー同士で戦わされるゲームが生まれるか ゲームのオンラインマルチプレイにおけるマッチングシステムについて、Amazonが独自技術を特許として申請していたことが明らかになった。内容としては、有害であると判断されたプレイヤー同士をマッチングさせる仕組みになるという。海外メディアGamesIndustry.bizなどが報じている。 Amazonは「Behavior-aware Player Selection for Multiplayer Electronic Games」と題した技術を、2017年12月に米国特許商標庁に出願。今年10月20日になって特許技術として承認された。当該書類の中でAmazonは、まず現在のオンラインマルチプレイゲームの状況として、プレイヤーは自身に近いランク/スキルのプ
はじめにこの記事は、放送大学の（主に情報コースを中心とする）学生さん向けに、私の履修済み科目の感想と主観的評価を共有して、履修計画の参考にしていただくことを目的に作成しました。下記の記事の通り、2019年-2020年の2年間で情報コースの科目を8割方履修したのでそれなりの網羅性があるかと思います。 （2023年2月追記）その後、選科履修生として履修した他コースの科目や大学院科目などを追加して112科目掲載しています。試験難易度については履修時期によって会場試験・在宅ペーパー試験・在宅Web試験が混在しているので参考程度でお願いします。 タイトルは私が現役生の時に通っていた大学の似たような評価システムから拝借しました。 以下の科目は基本的にナンバリングが低い順に並べています。閉講済みの科目も混じっていますが、記録と後継科目の参考のために残しておきます。あくまで全て（上記の記事にある通り、文系
最低1枚の元写真があれば、高品質本人画像をすぐに生成できる「PhotoMaker」を試したらお手軽すぎた（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
人気連載『生成AIウィークリー』で取り上げている注目論文を見ると、そこに中国IT企業の名前が頻繁に登場します。 EC大手のアリババ（Alibaba）、ゲーム大手のテンセント（Tencent）、TikTokの運営元であるBytedanceなどが常に顔を出しており、画像・音声・アニメーションと、生成AIのあらゆる分野で中国に勢いがあることがわかります。 そんな中、テンセントがなかなか衝撃的な技術を発表しました。「PhotoMaker」という画像生成AIです。これでなければできない、というものではないのですが、「ファインチューニングの事前作成不要」「元画像が少なくても良い」のに、人物のアイデンティティを維持した画像を生成できるというメリットがあります。 これまでは既存の画像AIモデルに多数の写真を読み込ませて本人性を学習させたものから新たなAIモデルやその簡易版であるLoRAモデルを作ってきまし
何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日、Quora日本語版でこんなやり取りがありました。 基本的にはここで述べた通りの話なのですが、折角なのでブログの方でも記事としてちょっとまとめておこうと思います。題して「何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか」というお話です。 問題意識としては毎回引き合いに出しているこちらの過去記事で論じられているような「ワナビーデータサイエンティスト」たちをどう導くべきかという議論が以前から各所であり、それらを念頭に置いています。なお毎度のことで恐縮ですが、僕も基本的には独学一本の素人ですので以下の記述に誤りや説明不足の点などあればご指摘くださると幸いです。 一般的なソフトウェア開発と、統計分析や機械学習との違い 統計分析や機械学習を仕事にするなら、その「振る舞い」を体系立てて学ぶ必要がある きちんと体系立てて学ばなかった結果として陥りがちな罠 余談
ChatGPTが本当にヤバい。 断言する。新卒がこれを使いこなせば、今職場で「優秀」とされている5-6年目くらいの先輩なら余裕で出し抜ける。鬼になれる。 筆者はメーカー社員なので、メーカーの新入社員がChatGPTを使って鬼になる方法を1つ提案したい。 「ChatGPT×Python」である。 Pythonとは、ご存知のとおり物理シュミレーションからデータサイエンス、機械学習までカバーする汎用性をそなえたプログラミング言語だ。何でもできるわりには書ける人がなぜか少なく、いまだにスキルとして重宝されている。 そんなPythonにChatGPTを使おう。 ChatGPTを使えば、上司から求められるアウトプットを一瞬で出すことができる。それに対してフィードバックをもらい、それも一瞬で打ち返すことができる。 「あいつ"Python書ける"だけじゃないんだよな。こっちが言ったこと正確に理解するし、そ
ユーザーローカルが、ダミーの氏名・住所などの個人情報を自動生成するWebサービス「個人情報テストデータジェネレーター」の無償提供を始めた。最大1万行を生成し、CSV形式のファイルなどでダウンロードできる。システム開発時の動作テストやセキュリティチェックなどに使えるという。 生成できるのは、氏名や年齢、生年月日、性別、血液型、メールアドレス、電話番号、郵便番号、住所、会社名、クレジットカード番号と期限、マイナンバーの情報。氏名は漢字・平仮名・片仮名・ローマ字などを選択でき、年齢は「20～80歳」など指定した範囲を基に日本の人口比に合わせて出力できる。 データはCSV・TSV形式かExcelファイルでダウンロードできる。生成するデータ数は1件単位で設定できるが、1万行以上はユーザーローカルへの問い合わせが必要だ。 同社はシステム開発時のセキュリティチェックなどに使うダミーデータの作成に手間がか
「情報 I・II」を学んだ高校生の技術レベルってどのくらい？ 元エンジニア校長にホントのところを聞きました【フォーカス】 レバテックラボ（レバテックLAB）
TOPフォーカス「情報 I・II」を学んだ高校生の技術レベルってどのくらい？ 元エンジニア校長にホントのところを聞きました【フォーカス】 「情報 I・II」を学んだ高校生の技術レベルってどのくらい？ 元エンジニア校長にホントのところを聞きました【フォーカス】 2024年5月22日 工学院大学附属中学校・高等学校 校長 中野 由章 芝浦工業大学大学院工学研究科修了（電気工学専攻）。日本アイ・ビー・エム大和研究所を経て、1993年から教職の道へ。三重県立尾鷲工業高等学校や大阪電気通信大学など、多様な機関で教鞭を執り、教育と情報科学を専門分野として研究を重ねる。2021年より現職。情報処理学会の初等中等教育委員会委員長も務める。愛称は、日本IBM時代に同僚に付けられた「ジョニー」。明確な由来はない。 工学院大学附属中学校・高等学校 高校における情報教育のあり方が、大きく変わろうとしています。20
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。 米Dolby LaboratoriesとスペインのUniversitat Pompeu Fabraの研究チームが開発した「Universal Speech Enhancement With Score-based Diffusion」は、収録した映像のバックグラウンドノイズ（背景雑音）を強力に除去する技術だ。動画撮影した雑音を消し去り、話す声だけをくっきり残すことができる。強力すぎるため、映像がアフレコを挿入したみたいな仕上がりになってしまう。 実世界で録音した音声には必然的に背景の雑音や残響が含まれ、不快感や明瞭度の妨げになるためノイズ除去が行われる。最近では深層学習の登場によりノイズ除
国内旅行は新型コロナ拡大のリスク Go To トラベルを安全に楽しむには（忽那賢志） - エキスパート - Yahoo!ニュース
7月22日よりGo To トラベルキャンペーンが開始となりました。 それと前後して、東京を中心に新型コロナが増加し続け、現在は全国で症例数増加が止められない状況になっています。 海外では国内旅行が新型コロナの感染拡大のリスクとなることが複数の研究から明らかになっており、このキャンペーンによってさらに感染が拡大することが懸念されます。 安全に旅行を楽しむためにはどういったことに気をつければ良いのでしょうか。 そもそも旅行は感染症のリスクそもそも旅行に感染症はつきものであり「旅行医学 Travel Medicine」という学問の中でも感染症は大きな部分を占めています。 また医師にとって、発熱している患者さんに旅行歴を聞くのは基本中の基本でもあります。 途上国に1ヶ月滞在した場合の健康問題（J Travel Med. 2008 May-Jun;15(3):145-6.より）海外旅行を例に挙げれば
機械学習, データサイエンスを志向してPythonを勉強したり,この辺のエントリーで本を読み漁ったりすると*1, もしかして, 私の仕事ってプログラミングで楽になるのでは！？ と気がつく(もしくはそういう記事・本を読んで触発される)瞬間があるかと思います, この本とかあの本とか. このエントリーではそんな素晴らしい学び*2に対して,一つの回答を示してみたいと思います. TL;DR（ここは読んでほしい） プログラミングで解決できる「退屈なこと」とは「回数が多く, 属人性が少ない」作業のことである. 属人性がある仕事はプログラミングをする前に因数分解しよう or 「仕事ごっこ」だったらやめる努力をしよう. Pythonで「退屈なこと」をやるなら,「退屈なことはPythonにやらせよう」もいいですが,「できる仕事がはかどるPython自動処理 全部入り。」が個人的にはおすすめです. 言いたいこと
NVIDIAと滋賀大学は9月8日、データサイエンス教育用の講義資料「DLI データサイエンス教育キット」の日本語版の無償提供を始めた。同資料はNVIDIAのデジタルスキル育成プログラム「Deep Learning Institute」（DLI）の講義資料で、滋賀大学が日本語に翻訳したもの。教育機関の教員向けに提供する。利用にはNVIDIAの開発者アカウントが必要。 講義資料では「データサイエンスとRAPIDSの入門」「データ収集と前処理（ETL）」「データセットにおけるデータ倫理とバイアス」「データ統合と分析」「データビジュアライゼーション」「Hadoop、Hive、SparkとHBaseによるスケールと分散コンピューティング」「機械学習（分類）」「機械学習（クラスタリング、次元削減）」「ニューラルネットワーク」などの分野を取り上げる。 資料の元になった「DLI データサイエンス教育キット
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NYタイムズの記者も使っている、データ・ストーリーの王道パターン7選｜Saya｜note
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データサイエンス教育用の講義資料1000ページ、教員向けに無償公開 NVIDIAと滋賀大が連携