【それを言ってはいけない！を言う】「データ分析失敗事例集」 を読んで - 学習する天然ニューラルネット
はじめに 2023/08/03発売の「データ分析失敗事例集 ―失敗から学び、成功を手にする―」を知り合いのご厚意により頂いたので、読んでみたところ非常に面白かったので、感想をブログにまとめようと思います。 www.kyoritsu-pub.co.jp 全編通していい意味で社会性フィルターが外れていて、これを出版することは非常な苦労があったと察します。著者に敬意を評して、本ブログでも特に配慮などはせずに感想を書いていこうと思います。(何か問題があったらコメント欄で教えてください。コメントは公開前に自分にメールが来るようになってます。) 本書の概要 本書ではデータ分析の失敗談を短編小説のように楽しむことができる。 技術的な話はあまりないが、一部の専門用語については基本的な理解があると読みやすい。 例えば、BERT, 傾向スコア, Redshift, Tydyverseと聞いて、どういうものでど
デジタル庁のデータ分析基盤「sukuna」｜デジタル庁
はじめまして。デジタル庁ファクト＆データユニット所属、データエンジニアの長谷川です。 本記事ではデジタル庁内でデータ活用を推進するための組織と分析基盤についてご紹介します。 これまでのデジタル庁noteと比べると、技術寄りの話題が多い記事となりますが、庁内のデータ活用に興味のある方はぜひご覧ください。 デジタル庁のデータ活用組織「ファクト＆データユニット」ファクト＆データユニットとはデジタル庁の特徴の一つに、デジタル分野において各種の専門性をもつ「民間専門人材」が多く所属していることが挙げられます。 民間の専門人材は、デザイン、プロダクトマネジメント、エンジニアリングなど、領域ごとに「ユニット」と呼ばれる組織を構成しており（参考：デジタル庁 - 組織情報）、必要に応じてさまざまなプロジェクトにアサインされて業務を遂行する、人材プールのような役割を果たしています。 ファクト＆データユニットも
StableStudio で Stable Diffusion の UI をぺろっと用意する
Stable Diffusion 代行業したいけど UI(フロントエンド)どうしよ... ローカルで Stable Diffusion したいけど, stable-diffusion-webui https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui はデザインがイマイチ... 最新モデルとか使えて機能はいいんやけどね... Gradle がイマイチよのう... StableDiffusion の OSS UI は以前調べて, Stable Diffusion 系動かすときの OSS GUI app のメモ あんまりいいのが無いから自作すっぺかな... と思っていたところ, ちょうどいいタイミングで(?), DreamStudio の OSS 版 Stable Studio が公開されました! デザインいい感じやね. MIT ライセン
プロでもよくある線形回帰モデルの間違い - Qiita
最近、データサイエンスが流行っていることもあり、線形回帰モデルについても解説記事を見かけることが多くなりました。情報にアクセスしやすくなったのはいいことだと思うんですが、ずっと以前から間違いや解説の不足が多い理論なので、私なりに解説を試みたいと思います。全体的にあまり厳密ではありませんが、線形回帰モデルを学びたての方には有益な記事になるかなと思います。 あと、私も勉強中の身なので、間違いがあったらご指摘いただけたら嬉しいです。 本題 さて、よくある間違いとは以下のような解説です。 線形性の仮定が満たされていないので、線形回帰モデルを使ってはいけない 残差が正規分布&等分散ではないので、線形回帰モデルを使ってはいけない 回帰係数に対するt検定の結果をもとに、p値が大きい説明変数を除外する 多重共線性があるとよくないので、変数間で相関が強い、もしくはVIF値が大きい変数を除外する AICが小さ
AlphaGo Zero Explained In One Diagram
Update! (2nd December 2019)I’ve just released a series on MuZero — AlphaZero’s younger and cooler brother. Check it out 👇 How to Build Your Own MuZero Using Python (Part 1/3) How to Build Your Own MuZero Using Python (Part 2/3) How to Build Your Own MuZero Using Python (Part 3/3) Update! (26th January 2018)I’ve just released a post on how you can build AlphaZero using Python and Keras. Check it o
AIを駆使する最先端で高収入な「データサイエンティスト」になるためには？ホンモノのデータサイエンティスト・齊藤秀氏に根掘り葉掘り聞いてみた
いつでもどこでも好きな時に好きな場所で、ビジネス・IT・デザインなどさまざまなテーマに関するスキルを学ぶことが可能なオンライン動画学習講座が「Udemy(ユーデミー)」です。世界で1700万人以上が利用しており、公開されている講座の数はなんと5万5000件以上もあるので、過去にはGIGAZINEでも最近流行りの機械学習についてUdemyで学習してみたこともあります。そんなUdemyに新しく「データサイエンティスト」のための入門講座が開設されるということで、そもそもデータサイエンティストとは何ぞや？ということを、日本のデータサイエンス分野の第一人者であり、新しく開設される入門講座の監修を務めた齊藤秀氏に直撃取材してきました。 世界最大級のオンライン教育プラットフォーム | Udemy 近年注目されているディープラーニングや人工知能(AI)などは、「データサイエンティスト」という職種に就く人々
Medium
You can find (just about) anything on Medium — apparently even a page that doesn’t exist. Maybe these stories about finding what you didn’t know you were looking for will take you somewhere new?
データサイエンティストに興味があるならまずこの辺りを見ておきな、って文献・動画のまとめ（随時追加） - Qiita
はじめに 本記事のターゲット 「 "データサイエンティスト"とか"統計"とか最近良く聞くし、興味あるけど、正直その分野それほど詳しいわけじゃねーし、どっから始めればいいんだよチキショーがっ」 って人に向けて描いた記事です。 つまりは X年前の自分が「あったらいいのにな」って思ったであろう記事です。 なので「俺はバリバリのデータサイエンティストだぜ」って人が喜ぶようなマニアックな内容について触れているような書籍などは載せていません。 「PRMLがないとか...基本のキだろ、あんたモグリかい？」 などと思われた方はこの記事から得られることは無いかもしれません。 あくまで初学者をターゲットにした記事になります。 ※ ある程度データサイエンス周りを齧ってる人でも、部分的には参考になるかもしれません。（願望） 【こちらもどうぞ】 ・そろそろデータサイエンティストの定義とスキルセットについて本気で考え
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