画力難民の救世主！ 発想が天才すぎるエンジニアの作ったサイトに「凄すぎ」と称賛の声
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リモートワークの普及によって、社員からの積極的な発言が減少したり、仕事を頼みにくくなるなど、さまざまな課題が浮かび上がっています。社員の力を引き出すために有効な「自走型組織」を目指すためには、どのような力が求められているのでしょうか。本記事では、これからの時代に求められる「問い」の力とは一体どのようなものなのか、株式会社クエスチョンサークル代表取締役の宮本寿氏が解説しています。 これからの時代は「適切な問い」を持つ力が重要 宮本寿氏：私が大学受験をしていた頃の25年くらい前なんかは、知識を持っている人が優秀とされて、ビジネスの場面においても、いろんな知識を持っている方、経験の蓄積がある方が重宝されるような時代だったと思うんですけれども。 これからの時代は、必ずしも自分が知識を持っていなくても、適切に問えることが重要です。ここで間違った問いをしてしまうと、しかるべき情報が得られないわけですね
こんにちはあるいはこんばんは。村山(twitter id:muraweb_net)です。 ユニバーサルアナリティクスを見ようとすると、アラートが表示されるようになりましたね。本格的に GA4 のことを考える方も増えてきたのではないでしょうか。 GA360 のプロパティや GA4 プロパティが存在するのに、アラートが一括で表示される手法は、不必要に不安を煽るだけに思われますが、全ての人を GA4 プロパティへ移行させるためにはこの手法が必要なのかもしれません…。 この手法に効果があったのか不明ですが、Googleアナリティクス のヘルプコミュニティでも GA4 の質問が増えてきたように見えます。また、ヘルプコミュニティへの投稿やお客様のヒアリングから、 GA4 がわからなくてこわいといった心理があるように感じます。 そのため今回は、 GA4 がわからなくてこわい方向けに、 GA4 の理解力を
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。サイエンス統括本部でデータ分析による社内サービスの課題解決支援をしている関口です。 ヤフーではたくさんのABテスト（※1）が常に行われており、サービス改善に活かされています。しかしながら実際には、さまざまな理由からABテストができないことがよくあります。本記事では、そのような場合にどのようにして施策の効果を評価・推定するかについて、具体的なケースからアイデアを紹介していきます。 なお今回はYahoo!ショッピングを題材にしたケースばかりですが、アイデア自体は汎用的なものとなっています。 ※1： ABテストはウェブサービス上のUI改善、機械学習モデル改善、機能追加etc.といったさまざまな施策が、KPIにどれくらいのイン
GPTシリーズやお絵描きAIなど、ファウンデーションモデルの進化により再び大きな注目を集めるAI。自民党では2023年1月に「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」（座長：平将明衆議院議員）を立ち上げ、日本のAI戦略のあり方や政策提言について検討を進めて参ります。こちらのページには、各回のテーマや公開可能な資料を順次アップロードしています。 2024年2月16日（金）8時〜9時 (＊25日英語版追加） テーマ：責任あるAI推進基本法（仮）について 昨年4月のAIホワイトペーパー発表以降、半年以上にわたり生成AIの法的ガバナンスのあり方について国内外のローメーカー、学者、実務家の方などと議論を重ねてきました。こうした検討を踏まえ、「フロンティアAIモデル」と呼ばれる特に強力な生成AIに対する我が国の新たな法的ガバナンスの一つの私案として、「責任あるAI推進基本法（仮）」を本日公表しま
画像は『滋賀大学「大学生のためのデータサイエンス（Ⅱ）」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11月16日から、滋賀大学データサイエンス学部による「なるべく数式を使わない」という方針で構成した「大学生のためのデータサイエンス（Ⅱ）」が開講される。受講料は無料。 本講座では、機械学習の諸手法とその応用について説明する。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。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べるとしている。 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する。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も説明してくれる。また、本講座は、機械学習の分野のなかでも教
概要 WEB系のサービスで色々な試作を実施した後に効果を検証するのは非常に重要だと思いますが、 そのやり方として基本的な統計学が十分に使えると思っています。 今回は基本的な統計学からビジネスで使える試作の効果検証、データ分析を目的にPython+JupyterLab(Docker)を使った統計的データ分析のやり方をまとめました。 また今回使ったnotebookは以下にもありますのでご参考ください。 https://github.com/hikarut/Data-Science/tree/master/notebooks/statisticsSample 環境 以下を参考にDockerでJupyterLabが使える状態を前提とします。 Dockerで起動したJupyterLabでvimキーバインドを使う
データエンジニアの私が機械学習・データサイエンスでオススメしたいスキルマップと本まとめ - 2020年版 - Lean Baseball
要約すると, データサイエンス・機械学習周りでよく聞かれること&回答を言語化しました. 「データサイエンティストやりたい」「機械学習エンジニアになりたい」というキャリア志望を持つ方は多いと思います. 私の周りでも, 公私ともにそんな志望者の相談を聞いたり, （主にインターンの学生さんですが）一緒に仕事をしたりする機会もメッチャ多いです. 「ビジネスサイド強いマン」「サーバーサイドエンジニア」という視点からデータエンジニア兼データサイエンティストな自分が, そんな彼ら彼女らにオススメしている, データサイエンティストを目指すためのスキルマップ 各領域のスキルアップを実現するためにオススメしたい書籍 を紹介したいと思います. なお, 昨年も同様のエントリーを書いておりそのUpgrade版となります. shinyorke.hatenablog.com このエントリーの対象読者 データサイエンスに
実務の専門家として機械学習や統計分析を手掛けたい人にオススメの書籍初級5冊＆中級8冊＋テーマ別11冊（2020年2月版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) この記事は以下のオススメ書籍リスト記事のアップデートです。 毎回の断り書きで恐縮ですが、この記事では「データサイエンティストや機械学習エンジニアなどデータ分析の実務の専門家として」*1機械学習や統計分析を手掛けていきたいという、主に初級ないし中級ぐらいのスキルレベルの人たちにお薦めしたい書籍を、初級向け5冊・中級向け8冊及び細かいテーマ別に11冊、それぞれ挙げていきます。スタンスとしては相変わらず「当座の最終到達点を『中級』に置いた時に最初に読んで内容をマスターしておくべき書籍」を初級に置いているので、世の中のこの手のお薦め書籍リストに比べると若干ハードな内容のものが初級向けに多いかもしれません。 後はちょっと気が早いかもしれませんが、機械学習パートに関しては「AutoML時代にあっても実務の専門家であれば知っておくべき知識」を収めた書籍を選んでおきま
データサイエンティストは何を勉強すべきか：「教養」と「必須」と「差別化」と - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Wokandapix from Pixabay) 個人的な観測範囲での話ですが、データサイエンティストという職業は「21世紀で最もセクシーな職業」として刹那的な注目を集めた第一次ブーム、人工知能ブームに煽られて火がついた第二次ブーム、そして「未経験から3ヶ月で人生逆転」ムーブメントと折からのDXブームに煽られる形で沸き起こった第三次ブームを経て、何だかんだで社会に定着してきた感があります。 で、このブログを始めた頃からの連綿と続くテーマになっていますが、いつの時代も話題になるのが「データサイエンティスト（になるに）は何を勉強すべきか」ということ。7年前から恒例にしてきた「スキル要件」記事では、基本的には「どれも必要な知識（学識）」であるという前提で分野・領域・項目を挙げてきました。少なくとも、最初の3回ぐらいはそういう認識でスキル要件記事を書いていた気がします。 ところ
「“回復”はプレイヤーの時間を奪う要素だから要らない」──『サガ』生みの親・河津秋敏氏が語る、超鋭角な「攻める」ゲームデザイン論。最新作『サガ エメラルド ビヨンド』では短くかつヒリつくバトルを追求、「プレイヤーに同じような体験を何度もさせない」ことを目指した
RPGでは当たり前に存在する「回復」と「ショップ」をなくした理由──「回復」というのはこれまでのRPGにおいて当たり前に存在している要素だと思うのですが、『サガ エメラルド ビヨンド』では回復がないとお聞きしています。なぜRPGのバトルから回復という存在を排除したのでしょうか？ 河津秋敏氏（以下、河津氏）： 自分としては、回復はバトルを引き延ばしてプレイヤーの時間を奪っている要素だと思っているんです。ゲームに縛り付ける時間を長くするだけの要素で、必要性を感じないんですね。 ──回復はユーザーの時間を奪っている……ですか。これまでRPGには当たり前に存在していた要素なだけにその視点は驚きです。 河津氏： それに回復があると、回復役に盾役に攻撃役にと、パーティ編成が固定化されてしまうじゃないですか。そうすると自由度がなくなる。 自分自身、HPが削られるのが嫌いなのでどうしても守りを固めて回復で
近年のデータ分析基盤構築における失敗はBigQueryを採用しなかったことに全て起因している - データエンジニアの酩酊日記
久しぶりにペラペラな思いつきを書き捨てて、寝ます。 2、3年前ぐらいにSIerやコンサルでTreasure Dataとか使ってマネージドDWH作ろうぜっていう風潮が流行って、今は運用フェーズに入ってどこも結構苦しんでるってのが僕のすごく狭い観測範囲での印象。 AWSのReadshiftしかり。 なぜ苦しんでるかっていうと、言うほどスケールしないからであり、言うほどマネージドじゃないから。 Treasure Dataは基本的に割当メモリが固定でオートスケールしないので、ピーク時に合わせて必要なメモリを確保しておかないといけない。そうなるとメモリ使用量とか負荷とかをモニタリングしないといけないわけだけど、Saasだから内部のアーキテクチャが隠蔽されていていちいちサポートに問い合わせないといけなかったりする。 Redshiftの場合はそもそも自前でクラスタ管理しなくちゃいけないのでそれが大変って
LLM chatbotが人類にもたらすのは、絶望なのか希望なのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ちょっと前に以下のようなことを放言したら、思いの外反響が多くてちょっとびっくりしたのでした。それだけ、現代のLLM chatbot / generative AIの台頭に期待と不安を抱いている人が多いということの裏返しなのでしょう。 既に色々コメントが出ているけど、我々人類が「知的労働」だと思っていることの大半が実は「過去実績をなぞって適当にその場に合わせて組み立てているだけ」なんじゃないかと訝っているので、そういう「自称知的労働」は多分LLMで代替されると思う。新奇なものを生み出す仕事は相変わらず残る https://t.co/GGK41vSDcn— TJO (@TJO_datasci) 2023年3月15日 昨年の年末振り返り記事でも話題にしたChatGPT（そして後続の各種LLM chatbot）ですが、今年に入ってからの話題の広がり方には想像を超えるものがあり、ついに朝の情報番組な
「Python」と「Google Colaboratory」で株価データ分析に挑戦：「Python」×「株価データ」で学ぶデータ分析のいろは（1） 日々変動する株価データを題材にPythonにおけるデータ分析のいろはを学んでいく本連載。第1回はPythonを実行する環境とデータの前準備について。 はじめに 連載第1回は「Google Colaboratory」でサンプルプログラムを実行するための環境を用意する方法や利用するPythonのライブラリを説明します。「Google Chrome」と「Googleアカウント」を用意して読み進めてください。 なお、連載の趣旨がデータ分析であるため、Pythonの言語仕様や文法の詳細を割愛する場合があることをご了承ください。 Google Colaboratoryの準備 Google Colaboratoryとは、Googleが提供するブラウザ上でPy
データ基盤にありがちな「何を使って作ればよいか？」という問いに対する処方箋を用意してみました. - Lean Baseball
ちょっと昔まではデータ基盤の管理人・アーキテクト, 現在は思いっきりクラウドアーキを扱うコンサルタントになったマンです. 私自身の経験・スキル・このブログに書いているコンテンツの関係で, 「データ基盤って何を使って作ればいいの?」的なHow（もしくはWhere）の相談. 「Googleのビッグクエリーってやつがいいと聞いたけど何ができるの?」的な個別のサービスに対するご相談. 「ぶっちゃけおいくらかかりますか💸」というHow much?な話. 有り難くもこのようなお話をよくお受けしています. が, （仕事以外の営みにおける）個人としては毎度同じ話をするのはまあまあ疲れるので, データ基盤にありがちな「何を使って作ればよいか？」という問いに対する処方箋 というテーマで, クラウド上でデータ基盤を構築する際のサービスの選び方 （データ基盤に限らず）クラウド料金の基本的な考え方 をGoogle
IT未経験からMLエンジニアになるまでの2年半でやったこと - MLaaSS - Machine Learning as a Self-Satisfaction
はじめに 自身の転職活動にあたり皆さんの転職エントリが非常に参考になったので、私も同じ境遇の方の参考になればと思い、書き残すことにしました。（ただ、本当に私と似た境遇の方にはなかなかリーチしづらい気がしていますが・・・） TLDR; 30歳でIT未経験からMLエンジニアに転職 約2年半独学で勉強（ほとんどkaggleしてただけ） 無関係に思えた現職での経験もなんだかんだ転職で役に立った 目次 自己紹介 現職について 転職の理由 勉強したこと 転職活動 終わりに 1.自己紹介 かまろという名前でTwitterなりkaggleなりをやっています。kaggleでは画像やNLPといったdeep learning系のコンペを中心に取り組んでおり、2019年の9月に金メダルを獲得しMasterになることができました。 恐らくここが他の転職エントリを書かれている方々と大きく異なる点かと思うのですが、現職
「データサイエンティストと名乗るのは厚かましいというか、自分はむしろ外れ値です」そう切り出した小野寺和樹さんは現在、ＤｅＮＡのＡＩ本部データサイエンス第一グループに所属している。 確かにデータサイエンティストには数学や物理学の修士や博士といった理系のバックグラウンドを有する人が多い中、小野寺さんは経済学部出身で数学の知識も「二次関数の頂点がわかるくらい」だという。 そんな小野寺さんだがKaggle Grandmaster（カグル グランドマスター）という称号を持っている。世界では163人、日本では10人程度しかいない（2019年11月現在）。 【補足説明】Kaggle（カグル）とは、データサイエンティストや機械学習エンジニアが集まる世界最大のコミュニティ。大きな特徴は、誰でも参加可能なコンペティションがあることだ。世界中の企業や研究機関などが提供したビッグデータと課題に対し、モデルの精度を
こんにちは、パトルです。 2023年12月17日、カルフォルニアのシボレーの販売店で使われている顧客対応用のChatGPTが、プロンプトインジェクション（AIのハッキングみたいなやつ）にあって、多大な特典を付与したり、新車を1ドルで売ってしまう事案が発生しました。 今回は、このショッキングな事案の概要、どういうプロンプトインジェクションが用いられたのか、損害状況などを解説しながら、プロンプトインジェクションのリスクを勉強したいと思います。 概要今回の舞台はカルフォルニアのワトソンビルという地区にあるシボレーのディーラーのホームページに設置されていたセールチャットボットです。URLはこちらです。（残念ながら12/22時点ではChatGPTは外されています） https://www.chevroletofwatsonville.com/ChatGPTは、商品を説明するという位置づけで導入されて
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 仕事で、いろんな会社でデータサイエンスってどう使われているのですか？と聞かれることがあり、自分としてはなんとなくしか掴めていないな、知ったかぶりしたくないなと思うところがあったので、やや手厚くリサーチをしてみようと思いました。 2022/3/6の段階では11つの市場しかないですが、最終的には30市場を目指します。 【2021/11/27追記】 公開したところ、それなりにこの記事に関心を持ってくださった方が多かったようなので、少しずつ事例を埋めていこうと思います。 業界
かなえ@Udemy講師 on Twitter: "「データサイエンスを勉強したいけど、何から手をつけて良いか分からない」という方、東京大学「数理・データサイエンス教育プログラム」のWebページが参考になるかもしれません！学習のロードマップや、各授業のシラバスが載っているので、何を… https://t.co/TFnT3XNl8E"
「データサイエンスを勉強したいけど、何から手をつけて良いか分からない」という方、東京大学「数理・データサイエンス教育プログラム」のWebページが参考になるかもしれません！学習のロードマップや、各授業のシラバスが載っているので、何を… https://t.co/TFnT3XNl8E
社会人のためのデータサイエンス入門
この度、「社会人のためのデータサイエンス入門」の開講に先立ち、「誰でも使える統計オープンデータ」を特別開講しております。 入門編と学習することで、統計の基礎やデータの見方・データの取得方法などを学べます。この機会にぜひ2講座併せてご受講ください。 ※「《特別開講》誰でも使える統計オープンデータ」は、修了証の発行はございません。 講座内容 今、ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち"データサイエンス"力の高い人材が求められている。このようなことを踏まえ、本コースでは"データサイエンス"力の向上を目指し、事例なども踏まえ、データ分析の基本的な知識を学ぶ。 コースは4つの部分に分かれている。第1週では、社会でデータがどのように活用されているかについて、実際のデータを用いた分析事例を紹介する。第2週では、データを理解し、分析する際に必要な統計学の基礎につい
米アップルと米投資銀行ゴールドマン・サックスが共同発行するクレジットカード「アップルカード」が、男女で利用限度額を変えているとして、米当局が調査に乗り出した。 このカードをめぐっては、アップルの共同創業者スティーヴ・ウォズニアック氏などから、限度額を設定するアルゴリズムが本質的に女性を差別しているとの不満が出ていた。 ニューヨーク州金融監督局（DFS）はすでに、アップルカードを運営する投資銀行ゴールドマン・サックスに連絡をとっているという。DFSは、意図的かどうかにかかわらず、あらゆる差別は「ニューヨーク州法に反する」としている。
小学6年生と中学3年生を対象に毎年実施されている「全国学力テスト」で全国トップクラスの成績が続く石川県で、ことしのテスト直前、多くの学校が授業時間を削り過去の問題を解かせるなどの「事前対策」をしていたことが、県教職員組合が行った調査で分かりました。 全国学力テストをめぐって文部科学省は行き過ぎた対策をしないよう求めていて、専門家は「抜本的な改善が必要だ」と指摘しています。 4月に実施されたことしの全国学力テストで、石川県は中学3年生ではすべての科目で平均正答率が全国1位だったほか、小学6年生でも「算数」が全国1位、「国語」と「理科」が全国2位となるなど、毎年、全国トップクラスの成績が続いています。
ルールベース画像処理のススメ
データ分析LT会第二回で発表した際の資料です。 youtube: https://www.youtube.com/watch?v=jDZwX3jxhK4 conppass url: https://kaggle-friends.connpass.com/event/214854/ github repository: https://github.com/fkubota/bunseki_compe_LT_02
警察幹部VS自動車メーカー『自動運転システムは法定速度を守るべきなのか？』が面白い。｢高速合流は60キロ制限だがそれでは合流できないだろ｣
mizti @mizti 「法定速度を遵守する自動運転車を投入することにより、周辺の一般車両のドライバー に実際の法定速度を認識させることができ、一般車両も含めて法定速度を遵守した走 行環境が整えられるのではないか。」 という自動運転による啓発は視点の転換でとても良いと思う。機械が人間に合わせるのではない。 2022-01-07 20:04:01
高度だった日本軍の情報収集能力、なぜ負けたのか？ 戦前から続く日本の「インテリジェンスの扱い方」の問題点 | JBpress (ジェイビープレス)
作戦に参加した日本兵のほとんどが死に、史上最悪といわれる「インパール作戦」。 画像は日本軍を撃退しに向かうグルカ兵。（Wikipediaより） 太平洋戦争に突入した直後の戦況は、たしかに日本が優勢であった。それは、当時の日本軍が世界有数の高度な情報収集能力を有していたからだという。戦前の日本では一体どのようなインテリジェンス活動が行われていたのか？ インテリジェンスの専門家である小谷賢氏の著書、『日本軍のインテリジェンス』より、日本特有の「インテリジェンスの扱い方」の長所と短所を探る。（JBpress） （※）本稿は『日本軍のインテリジェンス』（小谷 賢著、講談社選書メチエ）より一部抜粋・再編集したものです。 戦前日本のインテリジェンス 近年、日本におけるインテリジェンス（情報活動）への関心が高まってきているようである。少し前までは、「インテリジェンス」という言葉自体なじみの薄いものであっ
Stability AIは6月26日、画像生成AIの最新モデル「Stable Diffusion XL」を発表しました（「画像生成AI『Stable Diffusion』最高性能の新モデル『SDXL 0.9』一般的なPCで実行可能」）。パラメーター数がオリジナルのStable Diffusionの9億から23億へと大幅に拡大され、描写力が飛躍的に上昇したモデルです。正式版のSDXL 1.0が7月18日に公開予定とあり、あらためて注目されています。ベータ版にあたるSDXL 0.9は先行して、有料課金サービス「DreamStudio」と、Discordでの公開を開始していました。Discordでは1人無料で1回出力可能で、いまもリアルタイムで生成画像が見える状態です。その後SDXL 0.9は研究用に公開されて、ダウンロード可能になりました。 大きな違いは「2回生成する」こと SDXLがこれまで
「社内のアレ分からん、教えてAI」実現 Microsoftの“自社版ChatGPT作成サービス”にデータ取り込み機能
「社内のアレ分からん、教えてAI」実現 Microsoftの“自社版ChatGPT作成サービス”にデータ取り込み機能 米Microsoftは6月19日（現地時間）、大規模言語モデル「GPT-3.5」などのAPIをクラウドサービス「Microsoft Azure」上で使える「Azure OpenAI Service」に、新機能「On Your Data」を追加した。ローカルやAzure上のストレージに保管するテキストファイルやPDF、PowerPointファイルを、GUIの操作でチャットAIに参照させられるという。まずはパブリックプレビュー版を提供する。 これにより、社内で分からないことがあったときに何でも質問できるAIチャットbotなどを作成しやすくなるという。 Microsoftが提案する活用例では、ユーザーの「サポートチケットはどうやって作る？」（How do I create a s
米GitHubは6月29日（現地時間）、関数名とコメントから、関数のコードを丸ごと自動補完するAIプログラミング機能「GitHub Copilot」（コパイロット、副操縦士の意）を発表した。専用ページから登録すると、テクニカルプレビュー版の招待を順次受けられる。 米Microsoftのコードエディター「Visual Studio Code」と、Visual Studio Codeベースのクラウド開発環境「GitHub Codespaces」向けの拡張機能として提供する。 例えば、コメントとして「// Get average runtime of successful runs in seconds」（成功した実行の平均実行時間を秒の形式で取得する）と書いておき、その下に「func averageRuntimeInSeconds」と関数を書き始めると、Copilotがその先を自動補完。必要な
「カクダイV1」でアップスケールした画像（左）、「Midjouney v6」で作成したオリジナル画像（右） 画像の描き込みを増やして高画質にする、日本発の生成アップスケーラー「カクダイV1」が2月7日に発表されて話題になりました。東大出身ベンチャーのMavericksが開発したもので、画像生成AI「Stable Diffusion」生成環境「ComfyUI」向けの技術として無料公開されています。人気アップスケーラー「Maginific AI」を超える製品にまでに成長していくのか注目です。 Stable Diffusionのアップスケールは難しかった カクダイを紹介する前に、まずは画像生成AIとアップスケーラーとの関係についてお話します。 Stable Diffusion登場後の画像生成AI技術を使ったアップスケーラーは、単に画像を拡大させるだけの用途ではなくなりました。画像を拡大するとき、
タイトルの結論は、「役に立つ」です。 役に立つか立たないかの議論は一切せず、本記事では、如何に統計や数学が実社会で役に立つかを紹介します。 はじめに こんにちは。ZENKIGENデータサイエンスチーム所属の廣田です。原籍はオムロンソーシアルソリューションズ株式会社 技術創造センタですが、社外出向でZENKIGENに所属しており、数理最適化や機械学習を用いたデータの分析業務、それらの結果に基づいた顧客への提案をしております[1]。 出向先のZENKIGENの同僚にも、原籍のオムロンの同僚にも、統計検定®の準1級や1級を持っている方がいて、私も負けじと準1級を受験しました。結果、統計検定®準1級に合格し、優秀成績賞までいただくことができました。 統計検定®合格証と優秀成績賞 試験対策を通じて、改めて統計学の考え方は有用と感じました。この手の検定試験は物事を体系的に学ぶきっかけになるため、私個人
山下いくと@エヴァンゲリオンANIMA全5巻 @ikuto_yamashita モノクロで撮影された古い風景や人物を高解像カラー化するのは私も見たいし過去が身近に感じるが、それが歴史のスタンダード化するのは何か違くて、未来に持っていっていいのはオリジナルのモノクロの方で、その時代の着彩は我々がそこから楽しんだり気づいたりするその時代でとどめた方がいいと思う。 2022-12-02 13:22:31
画像はUnsplashより 在宅時間が増加したであろう現在は、学生や社会人が人工知能（AI）やデータサイエンスについて身につける絶好のチャンスと言える。「AIについて何か勉強したい」「統計学について知りたい」という人も少なくないのでは。 近頃、Pythonなどのプログラミングについて勉強したり、データサイエンスについて知識を深めたりできる学習コンテンツが無料で公開される機会が増えつつある。そこで、2021年1月27日現在、無料で学べるAIやデータサイエンス関連の学習コンテンツを集めてみた。 総務省、社会人のためのデータサイエンス入門を無料開講 総務省は2021年1月12日開講した「誰でも使える統計オープンデータ」に先駆け、「社会人のためのデータサイエンス入門」を特別開講している。登録料および受講料は無料。 本講座では入門編として、統計学の基礎やデータの見方・データの取得方法などを学べる。統
〈写真多数〉あばら骨がクッキリ浮き出た日本兵、強制収容所で体操する少女…カラー化した写真で振り返る“戦時下のリアル” | 77年、運命の夏 | 文春オンライン
「そう考えていた際に、乗り鉄であり、撮り鉄でもあったJ・ウォーリー・ヒギンズ氏が、カラーフィルムで収めていた日本の風景写真をまとめた『秘蔵カラー写真で味わう60年前の東京・日本』（光文社新書）のような新書がつくれないかと思ったんです。 その折に、本書の著者である渡邉英徳先生と庭田杏珠さんによる「記憶の解凍」というカラー化の活動を知り、これだ！と直感しました。 戦前・戦後の生活風景、戦地のリアルな光景をカラーの写真でまとめられれば、『写真に写っている人は実際にこんな土地でこんな風に暮らしていたんだ』というところから、戦争の諸問題について考えてもらえるのではないか、という発想でしたね」（同前） 日系人強制収容所で体操をする少女 Ansel Adams撮影 AIだけでなく人力の採色も行ったワケ 企画時の想定通り、発売後は「カラー写真になったことで“現在”と地続きに“当時”を感じられる」と話題を呼
【独自】駅の防犯対策、顔認識カメラで登録者を検知…出所者の一部も対象に（読売新聞オンライン） - Yahoo!ニュース
ＪＲ東日本が７月から、顔認識カメラを使って、刑務所からの出所者と仮出所者の一部を駅構内などで検知する防犯対策を実施していることが、わかった。必要に応じて手荷物検査を行うとしている。刑期を終えた人らの行動が監視、制限される可能性があり、議論を呼びそうだ。 【写真】盗撮行為に悪用されることが多い、消しゴムやＵＳＢを模した小型カメラ ＪＲ東や関係者によると、検知の対象は、〈１〉過去にＪＲ東の駅構内などで重大犯罪を犯し、服役した人（出所者や仮出所者）〈２〉指名手配中の容疑者〈３〉うろつくなどの不審な行動をとった人。 ＪＲ東は、これらの対象者の顔情報をデータベースに登録。主要１１０駅や変電所などにはネットワーク化されたカメラ８３５０台が設置されており、映った人の顔情報と登録された顔情報を自動照合する。実際に使用するカメラの台数は公表されていない。
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当たり前ですが、2次元のキャラクターは差分の画像がなければ、服を脱ぐことはできません。しかし、hobosoreさんの開発した「剥ぐやつ」を使えば、AIによる画像処理で2次元の服を脱がせることができます。どんな感じで脱がすことができるのか、実際に使って試してみました。 剥ぐやつ https://domainboy.site/ サイトにアクセスするとこんな感じ。右下のフォルダアイコンをクリックして、脱がしたい画像をアップロードします。 アップロードするとこんな感じ。今回はサイトで用意されているイラストを利用してみました。 左下のブラシアイコンを選択し、画像の上から脱がせたい服の部分を上から塗りつぶします。マスクをかけおわったら、右下にある保存アイコンをクリックします。 ポップアップが表示されるので「OK」をクリック。 「OK」をクリック。 30秒ほど待つと、画像が保存できます。 出力された画像
「施策デザインのための機械学習入門」を完全に理解したサトシくんがポケモン捕獲アルゴリズムを実装する話 - kanayamaのブログ
プロローグ ストーリー編 第1章 感銘 step1. KPIの設定 step2. データの観測構造をモデル化する step3. 解くべき問題を特定する step4. 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5. 機械学習モデルを学習する step6. 施策を導入する 第2章 絶望 第3章 反省 第4章 再起 step1（再） KPIの設定 step2（再） データの観測構造をモデル化する step3（再） 解くべき問題を特定する step4（再） 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5（再） 機械学習モデルを学習する step6（再） 施策を導入する 第5章 俺たちの戦いはこれからだ！ 実装編 準備 擬似データの生成 意思決定モデルの学習 モデルのオフ方策評価 モデルの真の性能の評価 まとめ この記事を読んだ方はこんな記事も読んでいます（多分） @tkana
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繰り返される部下の問題行動、原因は上司の「問い方」にあった これからの時代に求められる、適切な問いを導く力
GA4がわからないを分解して学習すべき項目を明確にする方法 - ブログ - 株式会社JADE
ABテストが難しい場合の施策効果の評価・推定方法
自民党AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム｜衆議院議員 塩崎彰久（あきひさ）
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「Python」と「Google Colaboratory」で株価データ分析に挑戦
普通のデータサイエンティストと世界トップクラスのデータサイエンティストの違い ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
【悲報】ChatGPTが新車を1ドルで勝手に売ってくる事案が発生｜ﾊﾟﾄﾙ | AI x Biz
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グーグル、機械学習エンジニア認定資格を提供開始 模擬試験が無料に | Ledge.ai
「AIで2次元キャラの服を簡単に脱がせるサイト」が登場したので実際に使ってみた
いち on Twitter: "ChatGPTだけじゃない脅威のAIツール わずか１ヶ月で、１０００を超えるAIツールがリリースされた２０２３年３月。 特に感動的なAIツールをご紹介します。あなたの生産性が爆上がりすること間違いなし。 ブックマーク必須です👇" / Twitter
