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
Googleに入社した時のこと - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
東京オフィスのsoftware engineer (SWE)部門のsite leadのRyoichiさんがTwitter上でこんなことを呼びかけたところ*1、GoogleのSWE採用に関して多くの同僚から色々な記事やコメントが集まったようです。 (Good question!) 期待していたのは、面接でこの問題が出て、こう答えて受かった、という話ではなくて、どういう勉強/準備をしたのか、という話です。面接の時点で英語はどれ位話せたかとか、データ構造やアルゴリズムの勉強は特別に準備したかとか、コーティングはどれ位のレベルだったか、とかです。 https://t.co/hs36GRTSU5— Ryoichi Imaizumi | 今泉竜一 (@r_ima) 2019年3月25日 僕はSWEではなく下記のような経緯があってglobal business organization（GBO: つまり
杜氏のいない蔵元が示した「データ分析さえすれば職人の技を職人抜きでも再現できる」という事実の凄み（追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日、とあるコンサルの社長さんとお酒を飲みながらお話していて出てきた話題が「畢竟データ分析って何の役に立つんだろう？」というものだったんですが、そこで僕が思い出して紹介したのが「獺祭」で世界進出を成功させている旭酒造のエピソードだったのでした。 ということで、その事例を振り返りながら久しぶりにちょっと与太話でもしようと思います。 http://www.tv-tokyo.co.jp/cambria/backnumber/20140116.html ちなみに上ははてブでも大きな話題を呼んだ東洋経済の特集記事ですが、僕にとってはテレ東カンブリア宮殿で紹介された時の映像の方が遥かに衝撃的でした。 「獺祭」は杜氏でも何でもない普通の社員が、データに基づいて一挙手一投足を決めながら仕込んでいる 東洋経済の記事では割とざっくりとしか書かれてないんですが、カンブリア宮殿で放映された映像では獺祭の製造工程の
パッケージユーザーのための機械学習(5)：ランダムフォレスト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（※はてなフォトライフの不具合で正しくない順番で画像が表示されている可能性があります） さて、こんな記事をクリスマス・イヴのプレゼントにするのはアレなんですが（笑）、教師あり学習＆分類器系では一旦これでシリーズを〆る予定です。 トリを飾るのはランダムフォレスト。アンサンブル学習の代表選手ですね。「ランダムフォレスト最強」とか言っちゃう人が多いらしいんですが*1、そういう人にはぜひ今回（と次回予定の5回分まとめ）の記事を読んでもらいたいなぁと思います。 今回の参考文献もピンクの薄い本です。pp.193-197に決定木、バギング、アダブーストの後にランダムフォレストの説明があります。 はじめてのパターン認識 作者: 平井有三出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2012/07/31メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 1人 クリック: 7回この商品を含むブログ (4件) を見る 他だと、例
「データ分析」「A/Bテスト」病は、「目の前のデータばかり追いかけて局所最適にハマる」のとほぼ同義 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
昨今のwebディレクターは「データ分析」「A/Bテスト」病にかかってしまい、考え方のスケールが小さくなっているのではないか。 大変面白いブログ記事を拝読しました。うん、まさにこの通りだと僕も思います。笑 本当に、こういう記事を待ってました！というのが偽らざる本音です。・・・と称賛するだけならブログ記事にするほどの話じゃないじゃん、と言われそうなので何か僕も一つ書いてみます。 局所最適にハマってないか？ （注：元画像はこちら） ・添付の図のように「戦略か戦術か」、「分析が必要か否か」の4分類を行い、現在の居場所を把握した上で施策を考えいくのがいいのではないかと考えました。 ・①→②→③→④という順で、進めていくのがいいのではないかと考えました。 ・①の「入り口論」ですが、これは、「この事業を続けるべきであるか？」「本当に今のルーチンワークでいいのか？」ということから「事業モデルを変えるべきで
Web系サービス運営でKPIを決める時に気を付けるべき3つのポイント - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
そろそろ新職場にも慣れてきましたよ、ということでちょっと与太話でも。少し前のTokyoWebminingでも話題になっていた、「KPIの決め方」についてです。 ところで、現場によってはKPIが何故か売上高とか営業利益とか「目標そのもの」になってしまっているケースがあると聞くんですが、そういう方には『「KPI」＝「目標」だと勘違いしていませんか？｜中野康之のソーシャルメディア運営で「ビジネスを加速」させるブログ』を一読されることをお薦めします。 売上や利益など、 対外的に提示する一般的な指標を「目標」とするのに対し、 内向きの行動に繋がる具体的な指標が「KPI」です。 ものすごーく当たり前のことだと思うんですが、一昔前の体育会系営業みたいな「とにかく毎日の売上高にしか興味がない」というやり方*1でいくと、Web系サービスのような施策介入できる余地が限られている業界*2ではどんどん手詰まりにな
"糞コードで頑張る機械学習シリーズ" - 記事一覧 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
Takashi J. OZAKI, Ph.D. Data Scientist (Quantitative Analyst / Researcher)Twitter: @TJO_datasci https://twitter.com/TJO_datasci個人プロフィールはLinkedInページをご覧ください。 http://www.linkedin.com/in/tjozakiブログの内容は個人の意見の表明であり、所属組織の見解とは無関係です。ご連絡はTwitterアカウントにリプライもしくはDMを飛ばすか、LinkedInメッセージでお願いいたします。Copyright © Takashi J. OZAKI 2013 All rights reserved.
Rで計量時系列分析：はじめに覚えておきたいこと - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
機械学習は全然専門ではない僕が知ったかぶりをするのも何なので*1、もっともっと以前からそこそこやっている*2計量時系列分析の話でもしてお茶を濁してみることにします（笑）。 もうしつこ過ぎて自分でも嫌になってきたんですが（笑）、このシリーズでベースにするテキストは以下の2冊。沖本テキストとHamiltonテキストです*3。他にも良いテキストはあるんじゃないかと思いますが、ここではこの2冊をベースにしていきます。なお、ほとんど沖本テキストからの抜粋なのでお持ちの方はそちらを読んでもらった方が圧倒的に早いです、悪しからず。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) 作者: 沖本竜義出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2010/02/01メディア: 単行本購入: 4人 クリック: 101回この商品を含むブログ (6件) を見る Time Series Analysis 作者
サイバーエージェントを退職しました - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
私事ですが、本日をもって株式会社サイバーエージェントを退職しました。 正式には6月30日が退職日なのですが、本日が最終出社日*1なのでサイバーの同僚の皆さんと（同僚として）お会いするのはこれで最後です。 思えば、アカデミックなキャリアから民間企業キャリアに転じようと決心し、昨年の6月1日にサイバーに入社して以来、本当に色々なことがありました。 そもそも実はその正式な入社日以前から、12新卒エンジニアたちに混じってJava研修を受けさせてもらったり、その12新卒の彼らから物凄いカルチャーショックを受けたり（笑）*2、よくよく考えたらアカデミアでは一番の若手だったのにサイバーでは最年長レベルだと気付いて萎えたり*3、正式入社の直後にビッグサプライズがあったり*4、右も左もわからないうちに渋谷ラボ（当時）の室長を任されたり*5、突然外国人が半数以上の技術委員会の委員を引き受けることになったり*6
データサイエンティストを目指すに当たって、ぜひ揃えておきたいテキストたちを挙げてみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記2 2015年末の時点での最新リストはこちらです。 追記 この記事の5カ月後にもう少し更新した内容の「お薦め本リスト」記事を2つupしてますのでそちらもお読みください。 2013年秋版：データサイエンティストを目指すなら揃えておくべき10冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 2013年秋版：データ分析初心者にお薦めする「基礎を本当にゼロから学ぶ」ためのテキスト5冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 今回は、僕が実際に自然科学の研究者からデータサイエンティストへと転身するに当たって、いつも脇に置いていたテキストや同僚が参考にしていたテキストをまとめて紹介します。 ※以下僕も持っているものには「＊」を打ってあります*1*2*3 統計学 統計学入門 (基礎統計学) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メ
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