8行のデータで理解する階層ベイズ - Qiita
学習効果を統計的に評価したい！ こんにちは グロービスではさまざまな教育事業を展開していますが、多くの人に学習を継続してもらうためには、研修をしたりコンテンツを視聴してもらったりするだけでなく、その学習効果を測定してユーザーにフィードバックすることが重要です。このとき、だれが見ても明らかな効果が出れば良いのですが、受講前後の成績変化のばらつきが大きかったりデータが少なかったりして、必ずしも分かりやすい結果が得られるとは限りません。そういった場合にデータを丁寧に紐解いて、どの程度効果があったのかを明らかにするのも分析の仕事のひとつです。 今回は階層ベイズモデルという統計モデルを使って、高校における学力コーチングの成果についてのデータを分析します。階層ベイズはやや高度な統計モデルというイメージがありますが、この記事ではたった8行のデータを例にしてその概要を説明してみたいと思います。 想定読者
「トランプ大統領はＡＩだ」 数学博士が見た世論操縦：朝日新聞デジタル
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さらに高速なウェブへの移行に向けて
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
PySparkはじめました - 分散処理デビューする前にやったこと - JX通信社エンジニアブログ
「JX通信社Advent Calendar 2019」10日目の記事です. 昨日は, @rychhrさんの「Pure WebSocketsをサポートしたAWS AppSyncでWebとiOS間のリアルタイムチャットを作ってみた(1)」でした. 改めまして, こんにちは. JX通信社でシニア・エンジニア&データ基盤エンジニアをしています, @shinyorke（しんよーく）と申します. JX通信社では, データ駆動での意思決定および施策実施をより円滑に進めるため, データ基盤の構築・運用を進めながらトライアル的に様々なFrameworkやツールの検証を行っています.*1 このエントリーでは, 私がシュッとPySparkで分散処理をする...前に, 手元で試したときの感想とその知見 のお話を残していきたいと思います. なお, 分散処理そのものの知見・ノウハウではなく, する前にPySparkに
ユーザー企業への転職は不幸の始まり、技術者なら専門性を軸に人生設計せよ
スタート以来、日経 xTECHの名物コラムとなった「テクノ大喜利、ITの陣」。今回はその第8回だ。毎回、複数の識者に共通のお題（質問）を投げかけ、識者にはそれに答える形で論陣を張ってもらう。お題は日本企業のIT利活用の問題点やIT業界の構造問題、そして世間の耳目を集めたIT絡みの事件などだ。 第8回のお題は「技術者の転職が当たり前になれば日本は変わる」。このお題に答えるトップバッターは調査・コンサルティング会社のアイ・ティ・アール（ITR）のアナリスト甲元宏明氏だ。人月商売から脱出するためITベンダーからユーザー企業に転職しようとする技術者は多いが、甲元氏は「それでは幸せになれない」とする。その真意とは？（編集部）
BluetoothとUSB Type-Cのハイブリッド版も--PFU、高性能キーボードHHKBを一新
PFUは12月10日、Happy Hacking Keyboard（HHKB）シリーズを一新し、3グレード計16モデルを12月10日よりPFUダイレクト限定で販売すると発表した。 新ラインアップは、（1）インターフェースの拡張と進化（Bluetooth/USBハイブリッド化とUSB Type-Cコネクタのサポート）、（2）マルチペアリング機能の強化（Bluetooth接続先切り替えの操作性が向上）、（3）キーカスタマイズ機能の進化（従来の制御キーのカスタマイズに加えて文字キー全般のカスタマイズ──の3点を実現した。 HYBRID Type-S（税別のPFUダイレクト価格：3万2000円）、HYBRID（同：2万7500円）、Classic（同：2万3000円）の3グレードをベースに、英語配列、無刻印、日本語配列、墨、白の16モデルをラインアップ。HYBRID Type-Sは、従来のType
Happy Hacking Keyboard | PFU
アメリカ⻄部のカウボーイたちは、 馬が死ぬと馬はそこに残していくが、 どんなに砂漠を歩こうとも、鞍は自分で担いで往く。 馬は消耗品であり、 鞍は自分の体に馴染んだインタフェースだからだ。 いまやパソコンは消耗品であり、キーボードは大切な、 生涯使えるインタフェースであることを忘れてはいけない。 東京大学 名誉教授 和田英一
行動ログデータからのユーザーアンケート予測モデルを作り、ユーザーの嗜好分類をする - エムスリーテックブログ
こんにちは。エンジニアリンググループ AI・機械学習チームの大垣です。 これは エムスリー Advent Calendar 2019 の10日目の記事です。 前日は id:sora_sakaki による、量子ゲームを開発した話でした。 さて、この記事ではデータエンジニアの皆さんが戦われているであろうログデータの活用の話をします。 もちろんエムスリーでもレコメンドやコンテンツの出し分けなどログデータを活用したシステムが開発されています。 ここでは、そのログに加えて、アンケートを用いることで、解釈しやすいユーザーの嗜好分類を行う話をします。 なおこの内容は本日の Machine Learning Night というイベントで簡単に紹介し、スライドも公開する予定です。ご興味のある方はそちらも是非ご覧ください。 webサービスでの行動ログとアンケートの結果を紐づけて予測モデルを作る。アンケート非回
12億件の個人情報が流出、大規模トラブルなのに誰も謝らない理由
著名なセキュリティーリサーチャーのpiyokango氏が注目のシステムトラブルをピックアップ。今週の注目ネタは…。 2019年11月下旬に発生したトラブルを3件取り上げる。最初は12億件もの個人情報が公開されていたトラブルである。 検索エンジンの設定ミスが原因か（11月22日） 大量の個人情報が公開されるトラブルが世界中で相次いでいる。その多くは全文検索エンジン「Elasticsearch」の設定ミスに起因するとみられる。Elasticsearchはオープンソースの検索エンジン。多くのサーバーで利用されている。 そんな中、2人のセキュリティー研究者が、Elasticsearchを運用するあるサーバーで約12億件の個人情報が公開されていたと発表した。サイバー脅威インテリジェンスを提供する米データバイパー（Data Viper）のブログで明らかにした。 12億件は重複を排除した件数で、個人情報
VRゴーグル「Oculus Quest」でハンドトラッキングが可能に
Facebookの傘下のOculusは今週、仮想現実（VR）ヘッドセット「Oculus Quest」にハンドトラッキング機能を追加する。コントローラーを持っていなくても、本体に搭載されたカメラを使って指や手の動きを追跡するというもの。 この機能は9月に発表され、2020年初めにリリース予定とされていた。Facebookの最高経営責任者（CEO）Mark Zuckerberg氏は、Oculus Questなど既存のVRハードウェアで拡張現実（AR）を実現する可能性を検討する計画を明らかにしており、ハンドトラッキング機能はその一環だ。予想よりはるかに早いタイミングでの提供となるが、これはまだ実験的な機能であり、設定で有効にする必要がある。 ハンドトラッキング機能はメインのインターフェースで利用でき、「Oculus Browser」や「Oculus TV」などの主要アプリが対応する。手をリモコン
アマゾンの人材戦略、「“まじめな社員”が会社にとって命取り」と言えるワケ
焦りが「採用ミス」につながる 私と同じくらい長くビジネスの世界にいる人なら、きっと何度かミスを犯しているだろう。これまで私が犯した最大のミスは何だろう？ 難しい問いかけだが、おそらく雇用に関することだ。雇用に関するミスの本当のコストを計算するのは難しい。時間、文化、事業、好機、自信など、多くの損失がある。 雇用上のミスの根本原因を掘り下げると、ミスが起こるときの共通点は焦りだ。前日に空いたポストが1つあれば、雇用のプロセスを急がなければならない。その焦りから採用マネジャーは妥協して、その職に合わない候補者を雇ってしまうかもしれない。 そのような採用が、先々で資産ではなく負債になるのは避けられない。こうした採用ミスはどうすれば防げるのか。それは体系的にミスを防ぐための雇用プロセスを構築することだ。アマゾンではそれを“バー・レイザー”（選抜の基準を引き上げる人）と呼ぶ。 雇用にかかわるミスの根
データサイエンティストに優しいフレームワーク「Metaflow」、Netflixがオープンソース化
Netflixは2019年12月3日（現地時間）、データサイエンスプロジェクトを迅速かつ容易に構築、管理するためのフレームワーク「Metaflow」をオープンソースソフトウェアとして公開した。 MetaflowはNetflixが開発したPythonライブラリ。コンテンツ配信やビデオエンコーディングの最適化など、社内の何百ものユースケースに2年間、Metaflowを用いてデータサイエンスを適用してきたという。 なぜMetaflowを開発したのか Metaflowの開発が始まる前、Netflixの機械学習インフラチームはデータサイエンティストに対して社内では何が困難なのかをインタビューした。大規模なデータの扱いやモデル作り、最新GPUに関した回答が集まると当初は考えていたものの、予想は外れた。 最も困難だったのは、「バージョン1」のローンチに到達するまであまりにも時間がかかることだったという。
会社のお金で、技術カンファレンスや研修に参加するもやもや。みんなどうしてるの？ - 名前考えるの苦手
最近、もやもやが多く書きました。 会社や個人や立場(役職)によって意見が違うと思うのですが、 ひとりで考えても答えがでないため、 コメントもらえると嬉しいです。 みなさん、どうしているのですか？ 私が、所属していた、所属している、これから所属する組織をディスる意図はありません。 たんに、不安でもやもやという話です。 もやもやがおさまりません。だからこそ吐き出します。 追記： いろんなひとがコメントをくれました。ありがとうございます！ ブコメへのリンクを載せておきます。 b.hatena.ne.jp 前提 私は、会社の費用でカンファレンスや研修に参加したことがほとんどありません。 （昔いた会社で過去一度だけある。当時は行きたかったわけでなく、えらい人に「xxさんに行ってもらうことなったから」と言われた経緯） 「認定スクラムマスター研修（CSM）」も自費で受けました。 ふりかえると2019年は
クラウド会計ソフトfreee、赤字上場を機にいきなり実質10倍値上げへ : 市況かぶ全力２階建
福岡銀行の取り付け騒ぎの風説の流布、デマ元の神真都Qの岡本一兵衛さんが偽計業務妨害の疑いで当然のごとく逮捕される
「意味のないクソ仕事」をする人ほど給料が高い…この大いなる矛盾（デヴィッド グレーバー） @gendai_biz
『BullShitJobs』（＝どうでもいい仕事、クソ仕事）という本が世界中で注目を集めている。著したのはウォール街占拠運動の理論的指導者として知られる文化人類学者デヴィッド・グレーバー教授。ロンドンで行った単独インタビュー（『未完の資本主義 テクノロジーが変える経済の形と未来』収録）で、グレーバー教授は「『どうでもいい仕事』が増え続けており、さらに必要ない仕事ほど、高給になっている」と語った。現代に蔓延するBullShitJobsとは何なのか。 【インタビュー・訳 大野和基】 「必要のない仕事」を増やしている ——近年、20世紀を代表する経済学者ジョン・メイナード・ケインズの理論が見直されています。1930年にケインズは「技術の進歩によって100年後（2030年）には週15時間（だけ）働く時代になる」と予想したそうです。この見立てをグレーバー教授はどう考えますか。 グレーバー 2030年
大企業がリストラされるような社員を育ててしまう理由を考える - 俺の遺言を聴いてほしい
45歳以上の大企業社員のリストラが話題になっていた。 最近の大企業のリストラ ・味の素：50歳以上 100人 ・カシオ：45歳以上 200人 ・エーザイ：45歳以上 100人 ・ファイザー：50歳以上 200人 ・LIXIL：50歳以上 人数定めず ・KIRIN：45歳以上 人数定めず 全て2019年のニュース 45才以上が対象者なのは共通 pic.twitter.com/NvUGOH0sR6— スイッチ (@Ebisu0808Fumiko) December 1, 2019 新卒で入った会社で粉骨砕身働いて、40にして惑わず、「さァこれから会社で頑張ろう」といったタイミングでリストラされるのはいたたまれないだろう。 40代の社員がリストラされるのは利益に比べて賃金が高すぎるためだが、人の能力は働いた期間に比例して伸びていくわけではない。 どの部署に配属され、どんなキャリアを歩み、どんな専
「AI・データの利用に関する契約ガイドライン 1.1版」を策定しました （METI/経済産業省）
【12月10日発表資料差し替え】関連資料として「④【比較版】AI・データの利用に関する契約ガイドライン（データ編） 初版とVer.1.1の変更点」を追加します。 経済産業省は、2018年6月に策定した「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」を、法令改正に従ってアップデートし、「1.1版」として公表します。 1．経緯・背景 経済産業省は、2018年6月、①データの利用等に関する契約、及び②AI技術を利用するソフトウェアの開発・利用に関する契約の主な課題や論点、契約条項例、条項作成時の考慮要素等を整理した「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」（以下、本ガイドライン）を策定しました。本ガイドラインは、データ利活用やAI技術開発に関する契約作成の手引きとして、国内でのビジネスや研究開発の実務において、広く参照されています。 本ガイドラインの内容を継続的に評価し、利便性を向上させるため
経済産業省、「AI・データの利用に関する契約ガイドライン 1.1版」を策定 | Ledge.ai
経済産業省は12月9日に、2018年6月に策定した「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」を、法令改正に従ってアップデートし、「1.1版」として公表した。 経済産業省「『AI・データの利用に関する契約ガイドライン 1.1版』を策定しました」（外部サイト） AI・データの利用に関する契約ガイドラインとは、「データの利用等に関する契約」「AI技術を利用するソフトウェアの開発・利用に関する契約の主な課題や論点、契約条項例、条項作成時の考慮要素等」を整理したもの。2018年6月に制定された。 本ガイドラインの内容を継続的に評価し利便性を向上させるため、経済産業省では2018年12月から、今後の課題や実務のニーズなどについて検討するAI・データ契約ガイドライン検討会作業部会を開催している。 この度、1.1版が策定されたのは、2018年の不正競争防止法改正（2019年7月施行）によって、「限定提
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