概要 本稿は、突然ムシャクシャした筆者が自分の考えるブロックチェーンの定義と、世間で言われているブロックチェーンの特性および応用例を批判するものである。 本稿は筆者の見解であり、所属組織の公式見解ではない。 ブロックチェーンの定義 そもそもブロックチェーンとはなんなのか。狭義には、「ブロック」の「チェーン」であることから、以下の定義をしたい。 データが、当該データ直前のデータの暗号学的ハッシュ値を持つリスト型のデータ構造 ここでは、そのデータの中に何を保持するかは一切考慮しない。 データがハッシュ値で連鎖することによって、リスト中の任意のデータのみを書き換えると、ハッシュチェーンの整合性が失われ、書き換えが行われたことを検知可能なデータ構造であると定義する。 しかし、世間で「ブロックチェーン」に興味を持つ諸氏はこの定義だけではいささか狭すぎると感じるだろう。 そこで、狭義のブロックチェーン
(Image by Pixabay) 最近になって、こんな素晴らしい資料が公開されていたことを知りました。 この資料自体は著者のMoe Uchiikeさんが東大での講義に用いられたものだとのことですが、その内容の汎用性の高さから「これは全ての機械学習や統計学を実務で用いる人々が必ず読むべきドキュメント」と言っても過言ではないと思われます。 正直言ってこの資料の完成度が高過ぎるのでこんなところで僕がああだこうだ論じるまでもないと思うので、内容の詳細については皆さんご自身でまずは上記リンクから精読していただければと思います。その上で、今回の記事では「機械学習や統計学を『社会実装』する」ということがどういうことなのかについて、この資料を下敷きとした上でさらに僕自身の経験や見聞を加えて考察したことを綴ってみます。 機械学習や統計学と、社会との「ギャップ」 機械学習や統計学を、社会に「馴染ませる」
30～40代男女の7割が、Vtuberが配信している動画を全く見ないと回答。ほぼ毎日見ているのは14%【Vtuberに関するアンケート】 | SaaS比較サイト| SheepDog
HOMEプレスリリース30～40代男女の7割が、Vtuberが配信している動画を全く見ないと回答。ほぼ毎日見ているのは14%【Vtuberに関するアンケート】 調査概要 対象者:全国の30歳〜49歳の男女 サンプル数:300人 居住地:宮城県,東京都,愛知県,大阪府,福岡県 調査方法:ネットリサーチ アンケート実施日:2023年7月26日 調査企業: 株式会社SheepDog 【質問：YouTube等でVtuberが配信している動画を週にどのぐらい視聴しますか？】 質問に対しての回答選択肢は以下 1.全く見ない 2.週に1~2日見る 3.週に3~4日見る 4.ほぼ毎日見ている 30代〜40代の男女を対象とした「YouTube等でVtuberが配信している動画を週にどのぐらい視聴しますか？」というアンケートで最も多かった回答は「全く見ない」で69%でした。 次いで多かったのが「ほぼ毎日見てい
「丁寧に説明する」や「丁寧な説明を心がける」の印象がとにかく悪い。というのも、偉い人がこういうだけで、特に丁寧な説明が行われた試しがないと感じるからだ。誰も彼も「丁寧に説明」と言うだけで、それを履行しないというメソッドがはびこっている印象があるのだ。これをデータで確認したい。 「丁寧な説明」の運用と私が持っているイメージ データの作り方 「丁寧な説明」発言ダッシュボード 見どころ 与党は丁寧に説明しがち 第二次安倍政権は丁寧に説明しがち 安倍さんと岸田さん 「丁寧な説明」メソッドを発明したのは誰だったのか 注意事項 「丁寧な説明」の運用と私が持っているイメージ 最近もこういう感じで「丁寧な説明」が出現していた。 まあこれは組織として動け、みたいな観点での批判を入れたいのでちょっと違う気がするが、各議員から丁寧な説明がされてるとは感じない。 「丁寧な説明」というと安倍さんが連発していたイメー
今回の記事では、ちょっと感覚的でふわっとした話をしようと思います。それは「『仮説ドリブン』という考え方には往々にして落とし穴があるのではないか？」という問題提起です。 そもそも、「仮説ドリブン」（仮説駆動型：hypothesis-driven）というアプローチは実験科学分野出身の我が身にとっては、個人的には馴染み深いものです。まだ僕がポスドクだった頃、国際会議に際して日本人研究者同士で集まる会が毎回あったのですが、その席上でお話を聞く機会があった当時のトップ研究者の先生から「この世の森羅万象は網羅しようとするにはあまりにも広大過ぎる、故に森羅万象を区切って『仮説で白黒つけられる範囲』に絞り、これを検証するということを繰り返して前に進むべき」ということを聞かされ、感銘を受けたのを覚えています。 実際、仮説ドリブンの考え方は非常に有用なものであり、今現在僕自身が主戦場とする広告・マーケティング
超万能！Notionをまったく別のツールに大変身させるWebサービスを厳選してみた！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、万能なドキュメントサービスとして人気の「Notion」を、さらにパワーアップさせて別の用途に活用できるWebサービスを厳選してご紹介します！ すべて無料で利用できる（もしくは無料プランありの）サービスであり、機能的に優れていて誰でも扱える簡単な操作のものを厳選しました。 現状のNotionだけでは足りない機能を多く搭載できるサービスばかりなので、ご興味ある方はぜひ参考にしてみてください！ ちなみに、Notionについてまだよく知らないという方は以下の記事で詳細を解説しているので合わせて確認しておくことをオススメします。 paiza.hatenablog.com ■Notionをメルマガ配信システムに変えるサービス！ 【 NoCodeLetters 】 Notionで作成したテーブルをメルマガ（ニュースレター）のコンテンツ管理用データベー
株式会社レアゾン・ホールディングス(本社：東京都新宿区、代表取締役：渡邉 真)は世界最高レベルの高精度日本語音声認識モデルおよび世界最大19,000時間の日本語音声コーパス※「ReazonSpeech」を公開いたしました。 2023年1月18日 株式会社レアゾン・ホールディングス(本社：東京都新宿区、代表取締役：渡邉 真)は世界最高レベルの高精度日本語音声認識モデルおよび世界最大19,000時間の日本語音声コーパス※「ReazonSpeech」を公開いたしました。 ※音声コーパス: 音声データとテキストデータを発話単位で対応付けて集めたもの。音声認識モデルを作成する材料として使用され、その規模と品質が音声認識の精度を大きく左右する。 ※2「ReazonSpeech」を用いた文字起こしサービスをプロジェクトwebサイトにて実際に試すことができます。 プロジェクトwebサイト：https://
👻 道化師 🃏 @wraith13 I'll go with heaven's advantage and fool's wisdom. / プログラミング / C++ / VS Code / スプラトゥーン / 犬 / ナンセンス / 進捗 / 私の発言は全て人類としてのものです。問題発言があった際は容赦なく人類を滅ぼしてください。 wraith13.github.io/writing/?wrait… 👻 道化師 🃏 @wraith13 弁当屋さんで「一番売れてるのは１種類しかない味噌汁でした。これからは弁当の販売はやめて味噌汁だけ売って効率化しましょう！」とかやったら絶対に死ぬよね？ でも、現実にはそう言うちょっと考えれば分かるような事を思考停止してやらかしちゃう事案があまりに多過ぎるんよねぇ。 2021-02-26 10:54:54
","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=\"
2022年6月23日、尼崎市は業務委託先企業の関係社員が個人情報を含むUSBメモリを紛失したことを公表しました。紛失したUSBメモリには同市全市民の住民基本台帳の情報等が含まれていました。ここでは関連する情報をまとめます。 データ更新作業で持ち出したUSBメモリ紛失 紛失したのは尼崎市から業務委託を受けたBIPROGYがデータ移管作業のためとして持ち出していたUSBメモリ2つ（1つはバックアップ用）。 BIPROGYは尼崎市から住民税非課税世帯等に対する臨時給付金支給事務を受託。給付金に関して自身が対象になるのか等の市民からの問合せにBIPROGYのコールセンターで応じるため、データの更新を行う必要があった。BIPROGYのコールセンターでのデータ更新作業はBIPROGY社員2人と協力会社社員1人、別の協力会社（アイフロント）の委託先社員1人が対応していた。 物理的な運搬を行った理由として
2019年6月29日に開催されたCivic Tech Forum 2019の資料です。
Close-Up Enterprise 日々刻々、変化を続ける企業の経営環境。変化の中で各企業が模索する経営戦略とは何か?『週刊ダイヤモンド』編集部が徹底取材します。 バックナンバー一覧 深夜閉店を実施しても、オーナーの利益が必ずしも減るわけではない――。コンビニエンスストア業界2位のファミリーマートが深夜閉店の実験結果を公表し、業界を揺さぶっている。加盟店の約半数が時短営業を検討しているというアンケート結果もファミマは公表。「深夜閉店はオーナーの利益が減る」「時短営業を希望する加盟店は少数派」としてきた、業界王者セブンｰイレブン・ジャパンの主張が覆されたことで、セブンの混乱に拍車をかけそうだ。（ダイヤモンド編集部 岡田 悟） 減収でも減益になるとは限らないと結論 ファミマの半分の加盟店は「時短を検討」 コンビニを深夜閉店すると、店舗の売り上げは減少傾向になるが、加盟店オーナーの利益は前年
フリーランスエンジニアの単価と「安すぎる」というコメントの謎 - IT業界で気づいたことをこっそり書くブログ
この記事が目についたんですが。 qiita.com 良いか悪いかで言ったらQiitaでそういうのは見たくないというのは個人的な感想なんですが。それは置いといて、毎度恒例、はてブでは「安すぎる」というコメントが多く見られました。 [B! エンジニア] エンジニア200人に聞いて、業務委託単価表を作りました - Qiita こういう「単価出してみました」に対する「安すぎる」というブコメは何年も前から大量に見つかります。果たしてこのQiitaは安いんでしょうか？ 私は「妥当」派です じゃあこの「安い」と言ってる人達は何者なんでしょうか？ 仮説：会社間の人月単価と混同している？ 会社間の単価、フリーランスの単価、正社員の給料の差 正社員の給料と、フリーランスの報酬はなぜ差があるのか フリーランスの報酬と、会社間の単価はなぜ差があるのか 正社員とフリーランス、額面で何倍の差があるか？ あと、CTOっ
テクニカル・コーディングインタビューを任されるには シニアソフトウェアエンジニアです。コーディングインタビューを「する側」として担当したことがありません...
30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン - Data Engineering Study #18
600ページを超える書籍である「データ指向アプリケーションデザイン」の要点を最近の話題を交えながら解説します。 Data Engineering Study #18 の発表資料です プレゼンテーション https://www.youtube.com/watch?v=ZiKWXc0fSCw イベントURL https://forkwell.connpass.com/event/269125/ データ指向アプリケーションデザイン https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118703/
AWS、SQL互換の新問い合わせ言語「PartiQL」をオープンソースで公開。RDB、KVS、JSON、CSVなどをまとめて検索可能
Amazon Web Services（以下AWS）は、SQL互換の新しい問い合わせ言語およびそのリファレンス実装である「PartiQL」をオープンソースとして公開したことを発表しました。 PartiQLはSQL互換の構文に最小限の拡張を施すことで、リレーショナル形式のデータベースだけでなく、KVSやJSONなどを含むNoSQLデータベースやCSVファイルなど、さまざまなデータソースに対して横断的に検索できる問い合わせ言語およびそのリファレンス実装です。 下記はPartiQLを発表したブログからの引用です。 Today we are happy to announce PartiQL, a SQL-compatible query language that makes it easy to efficiently query data, regardless of where or in
仕事ではよくPythonを書いています。 よく使うのでそれなりに知っている気になっていたのですが、 コードをレビューしてもらったり本を読んだりしているうちに”もっと早く知っておきたかった・・・”というネタが溜まってきたので、その中から厳選した５つの小ネタをまとめてみました。 ＊この記事で使用しているPythonのバージョンはPython 3.7.3です。 この変数、一体何桁？ 例えばこんな変数があったとします。 num1 = 100000000 num2 = 10000 num3 = 3023204903 こんな変数がたくさんあったらどうしましょう。 桁を数えるだけで目が疲れそうです。 ぱっと見でだいたい何桁あるかわかるといいですよね。 Pythonでは数値型に_を挟んでも、そのまま数値として計算することができます。 >>> num1 = 100_000_000 >>> num2 = 10
きなこ@Siamese @sallynyan55 西浦教授『「GoToトラベル」と感染拡大の因果関係について考える。「無防備」なヒトの移動で感染拡大は自明』 観光庁が発表したデータは調査方法が公開・明示されておらず、政策を通じて旅行関連感染者数が増えた可能性は否定出来ない。 m3.com/news/iryoishin… 2020-11-22 16:29:06 一部抜粋 厚生労働省の新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボードの第14回（11月19日）会議で、資料3（参考資料）として、内閣官房・内閣府が作成した資料（題：「航空旅客数と感染者数の増加には統計的な因果関係は確認できない」）が公開された（資料は、厚労省のホームページ）。 この参考資料は、以下に記すようにアドバイザリーボード会議では明示的に出すべきでないという議論があったものである。会議資料として公開されたのは事実であるが、まる
データエンジニア道の俺のバイブル
先人の知恵に学ぶ データエンジニア道で、本当に良かった！読み物を、不定期に追記していく。 A Beginner’s Guide to Data Engineering — Part I データエンジニアをこれから始める人に、必ず薦める記事。データエンジニアの基本を学べるかつ、どういう世界に広がっていくのかまで、一気に学べるのでとても良い。 Functional Data Engineering — a modern paradigm for batch data processing 関数型パラダイムを使ったデータパイプラインの構築方法。これを初めて読んだ時の衝撃は今でも忘れないし、フルスクラッチからdbtを使ったデータパイプラインになっても健在な設計手法。 Engineers Shouldn’t Write ETL: A Guide to Building a High Function
こんにちは、Wantedlyでデータサイエンティストをしている樋口です! 先日会社で買ってもらったデータビジュアライゼーションの基礎を読みました。データ可視化について網羅的にわかりやすく書かれており参考になったため、記事にまとめてみました。書籍の英語版は無料で公開されているため、よければこちらも参考にしてみてください。 データビジュアライゼーションの知識を学ぶことで、科学的に誤った表現をせずに、芸術的に美しい表現ができ、明確で明瞭かつ魅力的にデータから得られる示唆を伝えることができる様になります。📊 本記事では、特定のライブラリや描画手段によらないデータ可視化の基礎について紹介します。 分量が多くなってしまったので、本記事ではデータビジュアライゼーションの”グラフ"にのみ着目しています。グラフ以外の構成要素(色、タイトル、テキスト、etc.)については別途記事にしたいと思います。 本記事
Ｔカード会社、４千万人分の顧客データを販売へ…「同意」は有効か（読売新聞オンライン） - Yahoo!ニュース
カルチュア・コンビニエンス・クラブ（ＣＣＣ）が、Ｔカード利用者の個人データ販売を本格化させる。使われるのは、全国５３００の提携企業から集めた私たちの利用履歴だ。ＣＣＣ側は「規約で説明し、利用者の同意は得ている」というが、自分が「同意」したと気づいている人はどのくらいいるだろう。そのような「同意」は果たして有効なのだろうか。有識者から疑問の声も出ている。（編集委員 若江雅子） 【写真】利用履歴を分析して作成された「顧客ＤＮＡ」 プロファイリングで「顧客DNA」 ＣＣＣ傘下のＣＣＣマーケティングによると、Ｔカード利用者は現在約７０００万人。３０代では同世代の日本人の８１・４％に上る。ＴＳＵＴＡＹＡのほか、コンビニ、ドラッグストア、ガソリンスタンド、家電量販店やネットショップなど約５３００社の１５万店舗でポイントをためたり使ったりすることができる。 ＣＣＣは、こうした提携企業から、利用者がいつ、
現代人は日頃どんなものを食べているのか。厚生労働省の「国民健康・栄養調査」を調べた統計データ分析家の本川裕氏は、「とりわけ『食料に困っている者』は全体平均に比べ、米や小麦などの穀物や豚肉を多く食べていることがわかった」という――。 連載をはじめるにあたって 今回からスタートする本連載では、日々、公表される統計データの中から、かなり興味深い内容であるにもかかわらず見逃されてしまっているものを主に取り上げ、読者の好奇心や日頃の関心に応えようと考えている。 例えば、一般に考えられている常識や価値観とは異なる方向の動きを統計データが示していたり、政府やメディアが自分たちの主張に沿うかたちで取り上げている統計データが、実は、それとは異なる内容を持っていたりする。「統計探偵」を自負する筆者が、そんな「意外な事実」を紹介していきたい。 また、データの信ぴょう性の根拠、あるいは間違った読解につながりやすい
2016年10月に未経験・新人データサイエンティストで雇ってもらいました。当時はまだ業界が牧歌的だったのと、比較的書類上のスペックが高い若者だったのもあり、運良く拾ってもらえたのでした。今だと100％受かってないです。 そんな私が今までで読んだ本の中で、役に立った本をつらつら書いていきます。 現代の若者がどんどん優秀になっているので、これくらいでいまんとこいっぱしのデータサイエンティスト（@ビジネスサイド）になれるんだなあという基準を述べようかと思いました。何年か後に振り返りたいですね。 もちろん、これが誰かの学習の役に立てばと思っています。 ちなみに、アフィリエイト入れてないので気にせず買っていってください。 数学無難に解析学と線形代数学を勉強しておくといいと思っています。
全くのゼロから「駆け出しデータサイエンティスト」を育てる方法論 - 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) 「データサイエンティスト」の第一次ブーム勃興から6年余り、人工知能ブームに便乗した第二次ブームで人口に膾炙してから3年余り、気が付いたら何やかんや言われながらもデータサイエンティスト及びその類似職が、じわじわと日本国内の産業各分野・企業各社に広まりつつあるように僕の目には映ります。 そういう背景がある中で、ここ1年ぐらいの間にそこかしこで目立つようになってきたのが「ゼロからデータサイエンティストを育てたいのだがどうしたら良いか」という相談や議論。割とあるあるなのが「取引先がデータサイエンティストを採用して商談の席に同席させるようになって、彼らがデータサイエンスの知識を駆使してビシバシ突っ込んでくるのだが、こちらにデータサイエンティストがいないので対応できない」みたいなお話。これは実はUSでも同様だと聞くので*1、案外洋の東西を問わない課題なのかもしれま
「pixivのイラストを非公開にしました」 フォロワー数十万の“有名絵師”から発表相次ぐ AI巡る対応に不信感
「pixivに投稿したイラストをいったん非公開にしました」──5月6日ごろから、Twitterで数十万のフォロワーを集めるイラストレーターの間で、こんな発表が相次いでいる。背景にあるのは、画像生成AIへの対応を巡るpixivへの不信感だ。 例えばTwitterフォロワー数24万人超のイラストレーター・あかもくさんは7日、pixivへの新規投稿を控える他、過去に投稿したイラストを全て非公開にしたとTwitterに投稿。「抜本的なAI対策とそれに伴うpixiv社の会社としての意思が明確になるまで」継続するという。 他にもフォロワー数64万人超のイコモチさん、約13万人の皐月恵さんなど、複数のイラストレーターが同様の方針を発表している。いずれも、pixivに投稿したイラストを勝手にAIに学習されることを危惧しての対応という。 イラストレーターの対応について、SNSではさまざまな反応が出ている。「
2023年版：実務データ分析を手掛けるデータサイエンティスト向け推薦書籍リスト（初級6冊＋中級8冊＋テーマ別15冊） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by wal_172619 from Pixabay) 去年で恒例の推薦書籍リストの更新は一旦終了したつもりだったんですが、記事を公開して以降に「これは新たにリスト入りさせないわけにはいかない！」という書籍が幾つも現れる事態になりましたので、前言撤回して今年も推薦書籍リストを公開しようと思います。 初級向け6冊 実務総論 データサイエンス総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別15冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning / NN 統計的因果推論 ベイズ統計学 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 データ基盤 コメントや補足説明など 完全なる余談 初級向け6冊 今回は新たに加わったテキストがあります。 実務総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス（ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL）からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました。 ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせてPython本を中心に、Rの本は参考程度にしています（本記事のR版のご要望があれば爆裂書きます！） こういうリストをあげる奴は大抵読んでいない、と過去にも言われたのですが、ほとんど読ん
モデリングから考える長期的なCOVID-19戦略
青が何も介入をしなかったとき、黄色が4月8日から8割の接触を減少させたときです。 4月8日から接触を8割カットすると、新規患者数は4月17日頃にピークを迎え、その後減少が予想されます。5月8日から普段通りの生活に戻ると再度感染者は増加する。 長期的に見ると 波は横にずれますが、形はほとんど変わりません。ピーク時の1日の新規感染者数が120万人となると到底医療システムが成り立ちません。 ところで、「集団免疫」という言葉がかなり聞かれるようになりましたが、免疫をもつ人が人口のある程度の割合（この割合は病原体それぞれの感染力や人々の接触パターンによりますが）に達した時に、感染拡大は収まります。 逆に集団免疫の状態に到るまでは一時的な措置を取っている間は感染拡大がおさまってもそれをやめると再燃する、というジレンマがあります。 厳しい外出制限をこのまま永遠に（ワクチンが開発されるまで）しなければいけ
就職情報サイト「リクナビ」を運営するリクルートキャリアは2019年8月6日、就職活動をしている学生のサイト閲覧履歴などを基に内定辞退の指標を顧客企業に提供していたサービスで、同社と提携するサイトの閲覧履歴も取得していたと日経ｘTECHの取材に明らかにした。提携サイトから「個人を特定できないcookie（クッキー）情報を取得していた」（社外広報グループ）と説明するが、同社はクッキーを「リクナビID」に突合していた。他社が運営するサイトの閲覧履歴を基にした個⼈情報を第三者提供していたことになる。 内定辞退の可能性を指標データとして顧客企業に提供していたのは「リクナビDMPフォロー」。同社のプライバシーポリシーは、学生であるユーザーがログインしてサービスを利用した場合、「個人を特定したうえで、ユーザーが本サービスに登録した個人情報、およびcookie（クッキー）を使用」して、同サービスのほかに同
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
質問 はてなブックマーク経由のPV/ブクマ数の比率は、3年前と比べてどうなっているでしょう？ A 減少している B 変わらない C 増加している 3年前はすごかった説 この記事に気になることが書いてあった。 それでも３年前なら１５０ブクマもついてたらさすがに5000pv～10000pvくらいは「はてブからだけで」流入があったりしたものです。 ところが、昨日書いた記事、内容の是非はともかくとして、はてなブックマークが150以上ついているのも関わらず、はてブ経由でのPVはわずか2000でした。 ブコメを見ても人が減っていることについて同意が多く、限界集落はてな村だから仕方ないといった雰囲気である。かつてあった、はてな黄金時代と比べて見る影もない、と。 黄金時代には、人間は神々と共に住み生きていた。「世の中」は調和と平和に満ち溢れて、争いも犯罪もなかった。あらゆるコンテンツが自動的に生成され、手
APIキーもログインも不要！完全無料で使える天気予報API「Open-Meteo」を使ってみた！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、誰でも無料で使える天気予報APIを提供してくれるWebサービスをご紹介します！ 面倒なユーザー登録やAPIキーの設定などが不要で、欲しい天気情報のパラメータを含めたURLを好きなように構成するだけで簡単にJavaScriptから制御できるのが特徴です。 日本はもちろん、世界中の詳細な天気情報を取得できるのでご興味ある方はぜひ参考にしてみてください！ 【 Open-Meteo 】 ■「Open-Meteo」の使い方 それでは、「Open-Meteo」をどのように使えばいいのか詳しく見ていきましょう！ 「Open-Meteo」が提供する天気予報APIを利用するにあたり、何か特別な登録や申請は必要ありません。もっと言えば、ユーザー登録も不要でAPIキーもありません。 非営利プロジェクトであれば誰でも自由に使うことが可能で、以下のエンドポイント
一周回って、人間が読み書きする設定ファイルはJSONが良いと思った | フューチャー技術ブログ
最近GoでCLIツールを作っていますが、JSONが良いとなんとなく思っています。 続編も公開しました（追記：2019年10月2日）。 CUEを試して見る 設定ファイルフォーマット近年、設定ファイルを書くプレーンテキストのフォーマットとしては次のようなものが多いかと思われます。 XML 多くのプログラミング言語において標準ライブラリで扱える（ただしNode.jsにはない） XMLスキーマ、XSLTなどの周辺ツールも揃っているが、記述が冗長になりがちで、敬遠されがち。 ini QtやPythonの標準ライブラリで扱える 深い階層や配列を扱うのが苦手 JSON ほとんどのプログラミング言語で標準ライブラリに入っている 特にフロントエンドのJavaScriptでは追加のライブラリを利用する必要がなく、速度も早く、gzipすればファイルサイズもかなり小さくなる。T 閉じかっこが必要、コメントがつけら
ソフトウェアを常に最新に私たちはソフトウェアを最新に保つことがいかに難しいかを知っています。 ケンオールはデータを最新に保ち整理するプロセスを自動化し、変更を自動的に取り込むことができます。 さまざまなデータに対するAPIを使用して、既存のシステムを当社のシステムにリンクします。
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
Vue.jsは初学者にもとても手厚いサポートを提供してくれるフレームワークです。 たとえば、以下のコードで「リセット」ボタンを押すと「propsのcountは子コンポーネントから変更すべきではない」とわかりやすくエラーを表示してくれます。 <template> <div class="CountViewComponent"> カウント={{count}} <button @click="reset">リセット</button> </div> </template> <script> export default { props: { // 表示するカウント値 count: { type: Number, default: 3 } }, methods: { // カウントをリセットします reset() { this.count = 0 } } } </script> それでも時として、
はじめに — Python早見帳
Python早見帳は、プログラムと実行例をカタログ的に提示しながら、Pythonの言語仕様やライブラリを紹介しています。Pythonの基礎を素早く習得したり、ライブラリやオブジェクトの使い方を確認することができます。
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
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ブロックチェーンでそんなことはできない - chike0905の日記
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超高精度で商用利用可能な純国産の日本語音声認識モデル「ReazonSpeech」を無償公開
「データ分析の罠」弁当屋さんで一番売れているのが味噌汁だからといって味噌汁だけを売って効率化しましょう！という事案について
「通勤続く限り、8割減無理」 専門家会議がデータ公開：朝日新聞デジタル
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気象庁公式の天気予報API（？）が発見 ～Twitterの開発者界隈に喜びの声が満ちる／利用の際はいろいろ注意しましょう【やじうまの杜】
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「登記所備付地図」の電子データを法務省が無償公開→有志による「変換ツール」や「地番を調べられる地図サイト」など続々登場【地図と位置情報】
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「データビジュアライゼーションの基礎」のまとめ グラフ編
貧乏な人が豚肉と麺をたくさん食べるワケ "おなかを満たす"食事に偏っている
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2023年版データ分析の100冊 - Qiita
［独自記事］リクナビが提携サイトの閲覧履歴も取得していた事実が判明
なるべく数式を使わない！滋賀大学の無料データサイエンス講座が開講 | Ledge.ai
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エラーは出ないけど…何か変？？Vue.jsでやりがちな「サイレント・ミス」（ロジック編） - ICS MEDIA