はじめに こんにちは。ZOZOTOWN開発本部アプリ部バックエンドの髙井です。普段は筋肉のビルドが趣味のエンジニアをやっています。私のチームではZOZOTOWNアプリのバックエンド全般の開発から運用までを行っています。 突然ですが、皆さんご存知でしょうか？ ZOZOTOWNはカスタマーサポートセンターの運営管理や従業員のマネジメント等を総合的に評価する「HDI五つ星認証プログラム」にて、五つ星認証を4回連続で取得しています。これは、CS（カスタマーサポート）対応をする弊社社員の皆さんの愛あるサポートの賜物で、同じサービスに携わる身としてもとても誇らしい気持ちです。 そんなCS対応ですが、問い合わせによっては原因調査をエンジニアが行っています。本記事では、CSからエンジニアに来たお問い合わせ（以後、CS問い合わせと呼ぶ）をまとめたレポート作成の自動化についての事例を紹介します。運用コストを抑
Point ■双子素数とは、連続した奇数がどちらも素数になるペアのこと ■素数が無限に存在することは紀元前に証明されているが、双子素数が無限に存在することは証明できていない ■新たな研究は多項式を使い、グラフ形状を比較することで双子素数が無限に存在することの証明に成功した 一般の私たちにとっては、落ち着きたいときに数えるくらいしか役に立たない素数ですが、数学者たちはこの素数の性質に長年魅了され続けています。 素数の難問として有名なのは、数学ミレニアム問題の1つ「リーマン予想」です。これが解決されれば素数の出現位置を予測できるようになると言われています。 逆に言えば、現在素数はどこでどういうタイミングで出現するのか法則が見つかっていないのです。 今回発表された研究は、こうした素数にまつわる問題の1つ「双子素数の予想」を限定的に証明したというものです。 双子素数とは、ある偶数を挟んで並んで存在
連載目次 前回は、「ビジュアライズ（可視化、視覚化）」というテーマの前編として、関数をグラフ化することによりモデルを可視化する方法を見ました。今回は後編です。収集したデータや分析結果を可視化するために、棒グラフやヒストグラム、散布図、ヒートマップなどを作成します。 今回の練習問題としては、3D散布図と個別の2D散布図を並べて描く例、回帰分析を行って散布図に回帰直線を重ねて描く例を取り上げます。もちろん、全て中学／高校までの数学の知識があれば作成できるプログラムです。グラフ化するデータの準備についてはある程度Pythonの経験がないと難しい部分もありますが、分からない部分については「おまじない」だと思ってサンプルコードをそのまま入力してもらって構いません。 見出し／図／リスト／脚注などの番号は、前編である前回からの続き番号となっています。
真のサーバーレスアーキテクチャについて語り、最新のエッジコンピューティングや生成系AIのサーバーレス実装を学び、クラウドネイティブで高速な開発プラクティスと向き合う2日間「ServerlessDays Tokyo 2023」。ここで登壇したのは、PingCAP株式会社の関口匡稔 氏。同社が開発する、オープンソースの分散型データベース「TiDB Serverless」について発表しました。全2回。後半は、TiDBを使ったアプリケーションのサンプル「OSS Insight」とChatGPTの機能「Chat2Query」について。前半はこちらから。 TiDBを使ったアプリケーションのサンプル「OSS Insight」 ここまで、TiDB Serverlessをどうやって作っていったかというコンセプトをご紹介してきました。ここから、TiDB Serverlessを実際に使ってみたという話をしたいと
グラフってこんなにすごい！深層学習との融合をレビュー
3つの要点 ✔️ GNNの表現力の強さから、急速にアプリケーションが進んでいる。 ✔️ GNNの柔軟かつ複雑な構造への、従来深層学習手法の展開についてのレビュー ✔️ 一方で、深層学習に共通、グラフに固有の課題も継続中 Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications written by Jie Zhou, Ganqu Cui, Shengding Hu, Zhengyan Zhang, Cheng Yang, Zhiyuan Liu, Lifeng Wang, Changcheng Li, Maosong Sun (Submitted on 20 Dec 2018 (v1), last revised 9 Apr 2021 (this version, v5)) Comments: Published on AI O
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
新型コロナウイルス感染症に対する緊急事態宣言は1週間で感染者増加を止めたと見られます。既に減少傾向に転じており、宣言から3週目に入る今週半ばからどれくらい減らせて日常生活に戻れるかが焦点でしょう。日々の新規感染者数の推移は1週間のサイクルで癖があります。週明けの月曜がぐんと減り、週半ばにかけて大きく増加、日曜日にまた減ります。PCR検査などの手続きや人員のやりくりで発生するものでしょう。こうした癖を取り除くために当日から1週間分を合計して「7」で割る移動平均手法を採用して、全国合計感染者について3月20日から4月19日までのグラフを作成しました。【追補】第二波もピークを越えました。第640回「新型コロナへの社会防衛、第二波も半月で起動」(2020/08/17):時評「新型コロナ抑制の要因、政府は科学的に把握を」(2020/09/12) 7日平均の赤線グラフがピークに達したのは宣言1週間後の
Charts.cssはデータ可視化のためのチャートCSSフレームワークです。HTMLによるデータビジュアライズの際にスタイリングをサポートするクラスを提供してくれます。 面や棒、折れ線、円やドーナツなどよく見かける一般的なチャートやこれらのマルチデータ、パーセンテージや積み上げ式、3Dなど様々なビジュアライズも対応されています。 少しクセがある印象ですが、慣れれば問題なさそうでした。HTML形式のデータに対応する場合にあると作業がかなり楽になりそうですね。 動作サンプル及び簡単に使い方のご紹介です。基本的にはtableが使われ、classを付与する事でビジュアライズされます。 <table class="charts-css"> ... </table>単なるtableをビジュアライズするにはCharts.cssを読み込んだうえで上記のようにcharts-cssというclassを付与します
【GPT-4の全てを凌駕】SNSでも超絶話題の最強のAI『Claude 3』を徹底解説《使い方＋プロンプト付き活用事例10選》※実務で使えるプロンプト集63選も紹介｜チャエン | 重要AIニュースを毎日発信⚡️
「Claude」シリーズの最新進化版である「Claude 3」は、異なる特性を持つ3つのモデルファミリーで構成されています。企業のユースケースに最適なスピードとパフォーマンスの組み合わせを、市場に出回っている他のモデルよりも低価格で提供しているのが特徴の一つです。 OpusとSonnetは現在、claude.aiと159カ国で一般利用可能なClaude APIで利用可能です。Haikuは近日中に利用可能になる予定です。 また、GPT-4Vのような画像認識能力も新たに搭載されました。 Claudeの4つの能力高度な推論：単純なパターン認識やテキスト生成を超えた複雑な認知タスクを実行できる。 視覚分析：手書きのメモやグラフから写真まで、ほとんどすべての静止画像を書き写し、分析する。 コード生成：HTMLとCSSでウェブサイトを作成したり、画像を構造化されたJSONデータに変換したり、複雑なコー
長時間労働は日本を代表する社会問題の1つで、「過労死(karoshi)」という単語は英語でも定着しています。近年は海外でも過労死が問題となっており、2021年5月には世界保健機関(WHO)が「長時間労働が年間74万5000人を殺している」と発表しました。 Global, regional, and national burdens of ischemic heart disease and stroke attributable to exposure to long working hours for 194 countries, 2000–2016: A systematic analysis from the WHO/ILO Joint Estimates of the Work-related Burden of Disease and Injury - ScienceDirect
Helpful background for code reading The GNU coreutils has its foibles. Many of these utilities are approaching 30 years old and include revisions by many people over the years. Here are some things to keep in mind when reading the code: Tiny programs - These utilities are small, (mostly) single-source file programs designed to do one thing and do it well. They are not designed for long life or to
Tremor
React components to build charts and dashboardsReact components to build dashboards20+ open-source components built on top of Tailwind CSS to make visualizing data simple again. Fully open-source, accessible and customizable.20+ open-source components built on top of Tailwind CSS to make visualizing data simple again. Fully open-source, accessible and customizable.
【都道府県別】人口あたりの新型コロナウイルス感染者数の推移
日本全国の都道府県別，人口あたりの新型コロナウイルス感染者数（感染確認例）の推移です．下部の地域ボタンまたは凡例（スマホは「凡例」ボタンで表示）をクリックすると都道府県の表示，非表示の切り替えができます（地図のクリックで表示，折れ線グラフのラベルをクリックで非表示も可能）．グラフのポイント上にカーソルで情報がポップアップ，クリックで強調，ドラッグで移動，マウスホイールでズーム．縦軸の初期表示は対数です．「縦軸」ボタンで通常スケールに切り替え可能です．「表示都道府県をURLに保存」ボタンを押すと，現在表示中の都道府県をブックマークで保存できます．「厚労省」「NHK」にチェックを入れて左のボタンでデータを選択すると，厚労省，NHK集計のデータも見ることができます．（NHKの集計は2022/9/27，厚労省および当サイトの集計は2023/5/8で終了しました） 【おことわり】御利用は各自の責任で
経営者・役員の6割が「リスキリングという言葉の意味を知らない」
SheepDogが運営するITツール比較サイト「STRATE」は2月15日、全国の30歳〜59歳の経営者・役員を対象に実施した「リスキリングに関するアンケート」の結果を発表した。 「リスキリングという言葉の意味を知っていますか？」というアンケートで最も多かった回答は「知らない」で61%となった。以降、「知っており、正しく意味を理解している」（26%）、「知っているが、正しく意味を理解していない」（13%）と続いており、全体の6割がリスキリングという言葉の意味を知らないことが判明した。 リスキリングという言葉の意味を知っていますか？ 引用：リスキリングに関するアンケート（STRATE） 「知っており、正しく理解している」と回答した割合を男女別で見ると、男性が32%、女性が14%という結果が出ている。また、リスキリングという言葉の意味を知らないと回答した割合を年代別で見ると、30代男性が47%
動作が重く共有しづらい「Excel」分析はもう卒業 データ視覚化に役立つ5つのOSSを紹介：視覚化のイメージやサンプルプログラム付き 先が見通せないビジネス環境で、最新かつ信頼できるデータから洞察を得る重要性はさらに高まっていますが、表計算ソフトウェアは大容量かつ最新のデータを分析するのに不向きです。そこでデータの視覚化に役立つ5つのOSSをまとめて紹介します。
Swimlanes.io
Create sequence diagrams with simple online tool Swimlanes.io is a free webapp for making sequence diagrams. You simply edit the text on the left and the diagram is updated in real time. You can download your sequence diagrams as images or distribute with a link. title: Welcome to swimlanes.io One -> Two: Message note: **swimlanes.io** is a simple online tool for creating _sequence diagrams_. Edit
前回の連載では、Excelで「ヒートマップ」を作成する方法を紹介した。これを応用して、数値データを「色」で示した図面を作成することも可能だ。Excelは製図ツールではないため正式な図面は作成できないが、簡易的なものであれば十分に対応できる。その作成方法を紹介していこう。 ヒートマップ図面の例 見取り図などの図面を使って数値データを示したい場合にも「ヒートマップ」は効果的な手法となる。 最初に紹介する図は、ある倉庫において各地点の温度を測定し、それをもとにヒートマップ図面を作成したものだ。色が赤い部分ほど温度が高い地点になると考えればよい。 「倉庫内の温度」を示すヒートマップ図面 このように簡易的な図面に数値データを記載して、それを「ヒートマップによりビジュアル化する」という手法もある。 もうひとつ例を紹介しておこう。以下の図は、あるオフィスにおける無線LAN（Wi-Fi）の電波状況を調べた
Global Deaths Due to Various Causes and COVID-19 | Flourish
+44 (0)20 3290 3920 Flourish is a registered trademark of Kiln Enterprises Ltd, UK company 08825531 G06, 16 Baldwin’s Gardens, London EC1N 7RJ
【オープンデータの仕様変更により現在更新停止中です】 マップ内をクリックすると、その地域における新規感染者・死者数の推移（7日間移動平均）が表示されます。 各国のグラフの縦軸は最大値を基に自動調整しているため、国ごとでスケールが異なる点にご注意ください。 【オープンデータの仕様変更により現在更新停止中です】 マップ内をクリックすると、その地域における新規感染者・死者数の推移（7日間移動平均）が表示されます。 各国のグラフの縦軸は最大値を基に自動調整しているため、国ごとでスケールが異なる点にご注意ください。
見たら「ん？」となるエラーバーのグラフ
はじめに 実験や数値計算などでエラーバーがついているグラフをよく使いますが、見ていると「ん？」となるグラフをよく見かけます。いくつか例を挙げて見ましょう。 ケース1 例えばこんなグラフがあったとします。 何かが時間に対して指数関数的に減衰していることを表しているようです。僕は発表でこういうグラフを見かけたら「ん？」と思います。 一方こちらのグラフは、少なくともエラーバーの付き方はまともです。 ケース2 もし、観測値のそれぞれに独立なノイズが乗っているのであれば、エラーバーは、観測回数を増やせば減っていくはずです。観測回数nに対して、物理量の推定値とエラーバーがどうなるかを表したグラフでこんなものがあったとします。 試行回数nを増やすにつれて、平均値は0.5に収束し、さらにエラーバーも小さくなっています。一見それっぽく見えますが、僕はこのグラフを見たら「ん？」と思います。 一方、こちらも同様
福岡県立八幡高校に通う中園愛美さん。昨年開催された「マイクロソフトオフィススペシャリスト世界学生大会2021」の「Excel365＆2019」部門で世界一に 2021年11月に開かれた、高校生以上の学生がMicrosoft Officeのスキルを競う「マイクロソフトオフィススペシャリスト（MOS）世界学生大会2021」において、福岡県立八幡高校2年生（当時）の中園愛美さんが表計算ソフト「Excel365＆2019」部門で優勝した。日本人の高校生が世界一になるのは初の快挙だった。 同大会の試験時間は3時間半。ソフトに関する知識や操作スキルだけでなく、与えられた課題テーマに対する出場者自身の意見や、それを補足するための統計データの分析なども求められた。 「他の出場者とどう差別化するかを考えたとき、グラフの見やすさは必要だなと思いました。新聞や参考書などを基に、人々を惹きつけるグラフづくりを大会
稲井カオル @Kaoru_Inai 一人前の漫画家を目指して頑張ります。宜しくお願いします。 ○発売中のコミックス（紙・電子どちらも） 「そのへんのアクタ」全3巻 「うたかたダイアログ」全3巻 「しらぬい奇譚録」全1巻 ○白泉社のアプリ/マンガParkで公開中 「平凡探偵つきなみ」全3話 171room.blog118.fc2.com 稲井カオル @Kaoru_Inai 食べるのが好きだけどグルメではない自分のようなタイプの人間は、世の中の食べものに対する認識がこんな感じなので、「好きな食べものは？」と聞かれると逆に難しいです。 pic.twitter.com/Akan574EVp 2021-01-17 19:00:52
本記事について 2023年10月にSpotifyが新たな近似最近傍探索ライブラリとして「Voyager」を発表した[1]。本記事ではVoyagerについて調べたことや、単語の類似検索をユースケースとした実装サンプル、Annoyとの性能比較の結果を備忘としてメモしておく。 近似最近傍探索とは Voyagerの話に入る前に、近似最近傍探索について説明する。 最近傍探索 (Nearest Neighbor Search)とは、あるベクトルのクエリが与えられたときに、そのクエリと「最も似ているベクトル」をベクトルの集合から見つける技術である。 ナイーブな方法としては、クエリのベクトルと、集合の一つ一つのベクトルとの距離をコサイン類似度などで計算し、最も距離が近いものを抽出する線形探索が考えられる。しかし、このアプローチではO(N)（Nは集合のサイズ）で探索に時間がかかるため、データセットが膨大にな
データチームの@komi_edtr_1230です。 突然ですが、heyがメインで使ってるプログラミング言語は何か知っていますでしょうか？ heyはECと決済、予約など複数事業の事業を展開しているのですが、ECと予約はRuby (+ Rails)で決済はJavaを使っています。 また、アカウント共通基盤ではGoを使っています。 今回データチームでは事業成績を日次でSlackに通知してくれるアプリをRustで開発しました。 この記事ではどのようにして開発を進めたのか、ツラいポイントはなんだったか、何が良かったかなどについてまとめます。 何を作ったのか 今回作ったSlackアプリはどのような要件を抱えていたかというと、 様々な項目についてのデータを取得 Slackに投稿できるようJSONを整形 日次で稼働する(CRON Job) というような具合でした。 現在heyのSlackでは、以下のように
以下の二つの論文の紹介を中心に、グラフニューラルネットワークとグラフ組合せ問題の交わりについて解説しました。 SIG-FPAI での招待講演の内容に少し修正を加えたものです。 * Learning Combinatorial Optimization Algorithm over Graphs (NIPS 2017) * Approximation Ratios of Graph Neural Networks for Combinatorial Problems (NeurIPS 2019)Read less
株式会社ディー・エヌ・エーに AI スペシャリストとして新卒で入社した @634kami です。 CNNなどディープなニューラルネットワークの台頭により一躍世界中の関心を集めるようになった機械学習分野ですが、最近の生成AIブームによりますます関心が高まっています。機械学習については、画像や自然言語といった馴染み深いデータを対象に扱うものについてはよく知られていますが、グラフと呼ばれるデータを扱うグラフニューラルネットワーク(GNN) については研究における注目度の割に、世間からの知名度がありません。 この記事では、グラフについて知らない方でも分かるように、最初にGNNが何に使えるのかの話を中心に解説した後、実際の仕組みを知りたい方向けにモデルの紹介や様々なトピックについて網羅的に解説します！また、最後に PyTorch Geometric(PyG) を利用した実装方法についても触れます。
Graph Neural Networks (GNNs)についてまとめました 実際にどんなことに使えるかイメージを持ってもらうことを意識しました。 内容は以下の通りです。 ・グラフ構造とは ・GNNsの発展 ・いくつかのGNNsの特徴 ・NLPにおける利用例 ・その他の領域における利用例 勉強会好評でやってよかったです！ フィードバックはTwitter (roy29fuku)にお願いします。 追記： なるべくリンク埋め込んで簡単に参照できるようにしたので、ダウンロードしておつかいただくと便利です
ChatGPT上でコードを実行してデータ分析やグラフ化が可能な「コードインタプリタ」機能が追加、「誰でもデータアナリストになれる」時代の到来か
2023年7月上旬に、ChatGPT上でコードを実行したりアップロードしたファイルにアクセスしたりできる新機能「コードインタプリタ」が、ChatGPTの有料版であるChatGPT Plusのユーザー向けに展開されました。コードインタプリタを使用することで、コーディングの知識が少ない人でもデータを分析したり視覚的なチャートを作成したりできるようになり、「誰でもデータアナリストになれる」と評価されています。 ChatGPT — Release Notes | OpenAI Help Center https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes Code Interpreter comes to all ChatGPT Plus users — 'anyone can be a data analyst now'
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）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。 Twitter: ＠shiropen2 米Google Researchに所属する研究者らが発表した論文「UGSL: A Unified Framework for Benchmarking Graph Structure Learning」は、グラフ構造学習のベンチマーク戦略を提案するもので、既存のいくつかの方法を単一のモデルにまとめたフレームワークに関する研究報告である。 ここでいうグラフとは、棒グラフや円グラフのようなデータを視覚化したものではなく、対象物をノード（頂点）とエッジ（辺）を用いて表現したデータ構造を指す。例えば、SNSのソーシャルグラフに用いられている。各ユー
コロナで唯一押さえておくべきデータは死亡者の内訳ではないか？ - 銀行員のための教科書
緊急事態宣言が発令され、2021年のゴールデンウイークは非常に寂しいものとなっているものと思われます。 ゴールデンウイークに突入する前に、日本の新型コロナウィルス感染症による死者数は1万人に到達しました。 コロナ病床は逼迫しており、医療の限界も叫ばれています。 一方で、日本は数字や医学に基づいた施策が取られていないと感じることも多いのではないでしょうか。 今回は、死者数1万人に到達したからこそ確認しておくべきデータについて取り上げたいと思います。 感染者・死亡者数推移 死亡者の内訳 所見 感染者・死亡者数推移 まずは、感染者・死亡者数の推移（2021/4/26時点）を確認しておきましょう。 （出所 国立社会保障・人口問題研究所Webサイト） 日本は新規患者数も死亡者数も増加傾向にあります。 そして累計死亡数がついに1万人を超えてしまいました。 しかし、世界で見るとワクチン接種が始まる等で改
グラフ作成ツールであるGraphvizを社内でHTTPサービス化し、どこからでも使えるようにした話です。 こういう感じで使えます。 $ curl -X POST http://graphviz.ほげほげ.example.com/ -d 'digraph { foo -> bar -> buzz; }' https://ほげほげふがふが.amazonaws.com/958508bb186ef076c2cbb92c1e0c34ea0e51316e2d9bfe46620d2d6278db0f94.png URLを開くとこういう画像になっています。ヤバイ！！ Graphviz便利だけどやや不便 困り HTTP化することで得られるめでたさ アーキテクチャ ファイル構成 Dockerfile server.py conv.sh CD用ファイル task-definition.json .github/
Welcome This is the website for the book “Fundamentals of Data Visualization,” published by O’Reilly Media, Inc. The website contains the complete author manuscript before final copy-editing and other quality control. If you would like to order an official hardcopy or ebook, you can do so at various resellers, including Amazon, Barnes and Noble, Google Play, or Powells. The book is meant as a guid
本記事はNTTドコモR&Dアドベントカレンダー2021の8日目の記事です． こんにちは、NTTドコモの橋本(@dcm_hashimotom)です． 業務ではレコメンド関連の技術開発・施策検討を行っており，主にPythonやBigQuery, Apache Sparkを触ってます． SNSなどで投稿したコンテンツの検索性を上げるためには，そのコンテンツへのタグ(またはハッシュタグ)の付与が重要です．Qiitaではタグは5つまで付与することができ，タグを指定した絞り込み検索や，マイページでのプロフィールに使われております．しかし，タグの付与はユーザ手動なものが多く(要出典)，検索性が高いものを選択するためには，ドメイン知識が必要です．なので，タグを付ける際に「このタグがついた投稿では他にこんなタグもついてます」的なレコメンドがあれば有用そうです．また，レコメンドということですが，近年レコメンド
銀行が「構造不況業種」と言われて久しい状況が続いています。 特に地方銀行の苦境は報道が相次ぎ、銀行員の退職が増えているとの報道も見られるようになりました。メガバンクもRPAやAIを導入し業務量の削減、新卒採用の抑制による人員減等の動きをしています。 銀行は生き残りのため、リストラを強化しているのでしょうか。 今回は、全国の「銀行員数の推移」について焦点を当て、確認してみることにします。 報道内容 銀行員数の推移 まとめ 報道内容 まずは、以下の報道をご覧下さい。 消える銀行員 デジタル技術で省力化 全国で大幅減少 2019年7月28日 NHK News Web デジタル技術の導入で金融業界の省力化が急速に進んでいます。全国の銀行員の数は去年からことしにかけて3600人減り、３大金融グループができた2006年以降、最も大きく減ったことが民間の調査でわかりました。 民間の調査会社東京商工リサー
Pythonでネットワーク構造のデータを扱いたい(networkxを扱う) - あれもPython,これもPython
データ分析の仕事をしていると、基本的な表形式のデータ以外では表現しにくい現実事象が存在します。要素と関係性で表現されるネットワークもその一つです。 個人的にはこの形式のデータは、示唆までたどり着きにくいため、ビジネス的な分析とは言いにくいな、とは思います。ただし、探索的にデータを理解したり、プロダクトの機能として使えることは多い分野だと思っているため、タイトルはあえて「データを扱う」にしました。 ネットワーク分析とは networkxはグラフ(ネットワーク)に関するデータの保持/操作をしやすくするパッケージです。 なお、情報がきちんとまとまっているのは以下の書籍です。(クリックするとAmazonにとびます) （感染症のモデルであるSIRモデルや、Word2Vecとの組み合わせなど、応用も多く非常に面白かったです。 ネットワークは繋がりを持つ要素(=ノード)と、その繋がり(=エッジ)で表現さ
Graph Neural Network を用いたグラフの木幅予測 - Preferred Networks Research & Development
本記事は、2019年夏のインターンシップに参加された中野裕太さんによる寄稿です。 皆様はじめまして。2019 年 PFN 夏季インターンシップに参加していた北海道大学の中野裕太です。本ブログでは、私が夏季インターンで取り組んだテーマである、「Graph Neural Network を用いたグラフの木幅予測」について説明します。 要旨 与えられた無向グラフがどれくらい木に近いかを表す値である木幅は、グラフ上の組み合わせ最適化問題に対するアルゴリズムの効率性や解そのものと深く関係しています。しかし、木幅を計算することは NP 困難なため、木幅を計算するには頂点数に対し指数時間かかってしまいます。そこで、今回 Graph Neural Network を用いた 2 つの方法でこの問題にアプローチしました。1 つ目は、よく知られた既存のアルゴリズムと組み合わせ探索木の枝刈りを行い高速化を図り計算
良いグラフと悪いグラフの違いとは？
棒グラフ、円グラフ、ヒストグラム等、データを視覚的に示すためのグラフにはさまざまな種類があります。どのデータをどのグラフで示せばいいのかについて、ジョージア大学応用遺伝子技術センター博士研究員のチェンシン・リー氏が解説しました。 GitHub - cxli233/FriendsDontLetFriends: Friends don't let friends make certain types of data visualization - What are they and why are they bad. https://github.com/cxli233/FriendsDontLetFriends ◆1：棒グラフ データの平均、分散、分布を示すときに棒グラフ(左)を用いると、データの分布がわからなくなります。これを避けるために箱ひげ図や散布図を用いるのが良いとのこと。 ◆2：サ
Notionにはデータベースのデータをグラフとして表示する機能がありません。 外部サービスなどを使えばグラフを埋め込むことは可能ですが、それだけのために外部にデータベースの値を渡すのは微妙です。 Notion2Charts - Create Embeddable Charts From Your Notion Tables Create customizable notion charts | Nochart そこまで高機能なものが欲しいわけでも無かったので、作ることにしました。 Notion Plotly Notion Plotlyというサイトを作りました。 このサイトは、URLのパラメータに描画したいデータを渡すことで、Plotlyでグラフとして描画する単純なサイトです。 たとえば、次のようにx軸とy軸の値をURLで渡して棒グラフで表示できます。 https://notion-plot
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LookerStudioでDevOpsのレポーティングを自動化する - ZOZO TECH BLOG
数学の未解決問題「双子素数の予想」が特殊な条件で証明！ 素数の秘密に迫る - ナゾロジー
Pythonでグラフを描こう ― 棒グラフ／ヒストグラム／散布図／ヒートマップ
複雑なデータベースの知識は一切不要、気にするのはエンドポイントだけ 開発の生産性を高める「TiDB Serverless」の各種機能
TypeScript の型検査にかかる時間を短縮した話
緊急事態宣言1週間で新型コロナは頂点、減少へ(団藤保晴) - 個人 - Yahoo!ニュース
データ可視化に貢献するチャートCSSフレームワーク・「Charts.css」
WHOが「長時間労働が年間74万5000人を殺している」と発表
Decoded: GNU coreutils – MaiZure's Projects
動作が重く共有しづらい「Excel」分析はもう卒業 データ視覚化に役立つ5つのOSSを紹介
ヒートマップ図面をExcelで作成するには？ - 作り方で変わる！Excelグラフ実践テク(30)
データとグラフで見る「新型コロナウイルス」（世界版）｜日テレNEWS24
エクセル世界一に輝いた女子高生から学ぶ驚異のグラフ術 | 集英社オンライン | ニュースを本気で噛み砕け
食べるのが好きだけどグルメではないタイプの人間が表したおいしさのグラフに共感の声
近似最近傍探索ライブラリVoyagerで類似単語検索を試す
社内のSlack通知アプリをRustで実装した - STORES Product Blog
グラフニューラルネットワークとグラフ組合せ問題
グラフニューラルネットワーク(GNN)徹底解説！用途と仕組みからPyGでの実装まで
12 Google Workspace updates for better collaboration
Graph Neural Networks概観
グラフ構造学習を評価するためフレームワーク、米Googleが開発 4000以上のアーキテクチャを統一
GraphVizをECSでHTTPサービス化して社内どこからでも使えるようにした話 - Lambdaカクテル
Fundamentals of Data Visualization
グラフニューラルネットワークでQiitaのタグづけをレコメンドする - Qiita
日本全国の銀行員数の推移はこうなっている - 銀行員のための教科書
ChatGPTのプロンプトで使える回答を引き出す“7R”とは マーケター必須スキルとAI最前線 | 【レポート】デジタルマーケターズサミット2023 Summer
Notionのデータベースのデータを可視化するグラフURLを作成する