Dockerfileの考え方Dockerfileは、アプリケーション構成を保守可能な形で記録できる強力なツールです しかし、その真価を十分に発揮するためには、Dockerfileを書く人の理解がかかせません。 本スライドは、Dockerfileを利用してアプリケーションをデプロイするアプリケーション開発者を対象に、優れたD…
実務で使える因果推論：傾向スコアからベイズ推論まで徹底解説 - Qiita
はじめに 本記事では、データサイエンスの実務で重要な「効果検証」や「因果推論」の代表的な手法をまとめて紹介します。 具体的には、僕もこれまで実務で実際に利用してきた「傾向スコアとIPW法」「Meta-Learners」「因果フォレスト」そして「ベイズ推論」の４つにフォーカスし、それぞれの特徴や要所となる数式にも触れながら、解説を行います。 多くのデータ分析は、観察データから因果関係を推定し、施策による効果を正しく評価することがゴールとなります。 しかし、実際の実務や研究現場では、「相関関係」と「因果関係」を混同してしまうケースが多々あります。そこで本記事では、因果推論の概念をしっかりと理解した上で、各手法の特徴や実装へのヒントを学ぶことを目的としています。 アルゴリズムごとの数式と直感的な解説をバランスよく盛り込んだつもりです。 実務で活かしたい方に向けて、ステップバイステップで理解できる
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Women in Agile Tokyo 2025_「多様性に寛容なつもり」が個人とチームの成長を阻んでいた？〜小さな違和感やモヤモヤに興味をもってみたら個人もチームも成長したよ〜
