今起きている革命、「因果革命」とは - Qiita
みなさまは"The Causal Revolution" (因果革命)という言葉を聞いたことがあるでしょうか？ 私は今月(2021年6月)に初めて知りました。Google Trendsでもデータ不足によりトレンドが表示されません。 つまりまだ全然マイナーな概念で、聞いたことがないほうが自然かと思われますが、これは「来る」と確信したため本記事を投稿しました。この確信の根拠の箇所を記事中で太字で書いた他、最後にもまとめたため、本記事を読む価値がありそうかの判断には先にそちらを読んでもらってもいいかもしれません。しかしながら、因果革命ないし統計的因果推論は学ぶ価値のある分野です。本記事を読まなくても下記に挙げた書籍を未読の方はぜひ一読してみてください。Qiitaでも因果推論についての記事はいくつもあります。しかし、私が感動した点を明示化した記事は見当たらなかったため本記事を投稿しました。 この記
YouTubeの推薦アルゴリズムの変遷を追う〜深層学習から強化学習まで〜
はじめにこの記事は「eureka Advent Calendar 2019」24日目の記事です。 こんにちは、Data Analystの @pacocat です！ 私はeurekaには2019年11月に入社したばかりなのですが、毎日楽しく仕事させてもらっています。最近はプロダクト開発のための定性調査の仕組みづくりを手伝ったり、事業分析や組織開発をしていたりと、様々な定量・定性データを活用してどのように事業成長に貢献できるか考える日々です。 前職ではAI PdMとして、ゲームや強化学習領域でのAI活用を推進していました（興味ある方はGDC2019での発表や各種スライド slideshare / speakerdeck をご覧ください）。直近はがっつりAIに関わっているわけではありませんが、趣味で推薦×強化学習分野のサーベイをしていたら面白い話題がたくさんあったので、それらの中からYouTub
pixivコミック作品のタグが自動生成されるまでの軌跡 - pixiv inside
「pixivコミック・ノベル」チームのエンジニアの pawa です。 pixivコミックはWebやアプリで漫画を試し読みできるサービスです。私が一番好きな pixivコミック作品は「温泉卓球☆コンパニオンズ！」です。 2017年7月4日、pixivコミック（Web版）の作品ページにタグ機能が追加されました。 これらのタグは、作品説明文から自動的に抽出されたもので、コンピュータに計算させた「作品のキーワードとして妥当な順番」に並んでいます。 今回は、このタグ機能が生まれるまでの物語をご紹介します。 問題提起 pixivコミックに携わる者として、以前から、次の2点を問題だと感じていました。 特定のジャンル（たとえばスポーツ）の漫画を探すのが難しい 「あわせて読みたい」作品がなぜ「あわせて読みたい」のか分かりにくい 私は、社会人になってから、大好きなスポーツが共通する人とスポーツをすることの果て
『【DiGRA公開講座】モンテカルロ木探索とは何か？』
将棋と比べて囲碁の評価関数を難しくしているのは、 ・将棋の駒は種類ごとに機能と優劣に差があるが、囲碁の石にはそれがない。 ・リバーシにおける角のように、明らかな特徴を持った場所が少ない。 ・支配領域の広さを基準としても、領域が確定するのはゲーム終了時になる。 ・局所的な最善手が全体の最善手ではなく、相手に取らせるためにわざと置く「捨石」というテクニックが常套となっている。 などの点で、さらに上級者の間でしか理解できないような評価基準が存在する。 ・石の厚い薄い 石の厚みは物理的厚さではなく、ある石の配置が全局的に与える影響のこと。 ・形の良し悪し 複数の石の配置の評価。良い形になるように、悪い形にならないように注意することにより、「打ち筋が良くなる」効果がある。ただし「愚形の妙手」も多数存在する。 「代表的な悪い形」 ┼┼┼┼┼┼ ┼┼●┼┼┼ ┼┼●●┼┼ アキ三角 ┼┼┼┼┼┼ ┼┼●
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機械学習 入門