米国大学院PhD出願に対する私なりの臨み方 - Counterfactualを知りたい
はじめに こんにちは、はじめまして、usaito（HP, twitter）です。2016年の4月に東京工業大学の第4類に入学し、その後工学院経営工学系に進みました。途中1年間休学したこともあり、2021年の3月に学士課程を卒業しました。大学入学から丸5年が経ったと思うと、あっという間だったなという感覚ととても長かったという感覚が入り混じっていてなんだか不思議な感じです。 さて、あとでも詳しくまとめますが、昨年12月に米国大学院の博士課程にいくつか出願し、結果的にCornell UniversityのDepartment of Computer Scienceに博士学生として進学することなりました。 本記事では、私が出願過程で経験したことや考えていたことをまとめます。 私としては詳細かつ赤裸々に経験をまとめたつもりですが、 客観的な情報源としてはすでに素晴らしいリソースがいくつも存在するので
『施策デザインのための機械学習入門』という本を技術評論社さんから出版します - Counterfactualを知りたい
Twitterでたびたび告知させていただいていますが、『施策デザインのための機械学習入門』という本を技術評論社さんから出させていただきます。紙版は8月4日発売（本記事公開の翌日）、電子版は7月30日にすでに発売されています。 gihyo.jp www.amazon.co.jp 本書の概要は次の通りです。 予測に基づいた広告配信や商品推薦など，ビジネス施策の個別化や高性能化のために機械学習を利用することが一般的になってきています。その一方で，多くの機械学習エンジニアやデータサイエンティストが，手元のデータに対して良い精度を発揮する予測モデルを得たにもかかわらず，実際のビジネス現場では望ましい結果を得られないという厄介で不可解な現象に直面しています。実はこの問題は，機械学習の実践において本来必要なはずのステップを無視してしまうことに起因すると考えられます。機械学習を用いてビジネス施策をデザイン
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