A/Bテストよりすごい？バンディットアルゴリズムとは一体何者か - Qiita
オバマ大統領の再選に大きく寄与したことで大きな注目を集めているA/Bテスト。A/Bテストを導入した、することを検討している、という開発現場も多いのではないだろうか。 そんな中、Web上で次のような議論を見つけた。 20 lines of code that will beat A/B testing every time Why multi-armed bandit algorithm is not “better” than A/B testing 一言でまとめると「A/Bテストよりバンディットアルゴリズムの方がすごいよ」「いやいやA/Bテストの方がすごいし」ということだ。 で、バンディットアルゴリズムとは一体何者なのか？ そこでBandit Algorithms for Website Optimization (O'REILLY)を読んでみた。その結果分かったことを踏まえてざっくりと
人工知能が開発されても人類は滅亡したりしない | ライフハッカー・ジャパン
Inc.：私たちと同じく、スティーブン・ホーキング博士もテクノロジーに対して「愛憎半ば」のようです。 人工知能を警戒するのはまだ早い ホーキング博士は「車椅子の物理学者」としても知られる英国の物理学者で、最近、インテル社とSwiftKeyと呼ばれるスタートアップ企業が共同開発したシステムのおかげで、意思伝達がかなり楽になりました。 ホーキング博士は、この新しいシステムを喜んでいるものの、そこに使われている機械学習技術の進歩については懸念を抱いています。博士はBBCのインタビューに対して、「完全な人工知能の開発が、人類に終わりをもたらす可能性がある」と語りました。 つまり、世界で最も頭のいい人のひとりが、「ターミネーター」は絵空事ではないと言ったわけです（あともう一人、スペースXの創設者イーロン・マスク氏も同じ意見です） さあ、どうしましょう！ ちょっと待った、とSwiftKey社のCTO、
2015年にロボットが人間から奪う8つの仕事が興味深い!!人工知能で人間不要に!? | コモンポスト
2030年までに技術革新によって仕事の50%が消滅しますが、16年後と言わずとも2週間後に迫っている2015年にも着々とロボットは人間の仕事を奪っていきます。 今回は、2015年に人間からロボットに置き換えられる可能性がある8つの仕事をご紹介します。この仕事をしている人は、転職を考えておいたほうがいいかもしれません。 現在の時点で出されている多くのロボットと仕事に関する予想は、労働者にとって恐るべきものです。オックスフォード大学の予想によると、イギリスではこれからの20年間で単純労働が人間からロボットに置き換えられ、1000万人分の仕事をロボットがこなすと見積もられています。またオックスフォードリサーチの研究では、2033年までにアメリカの雇用の45％がコンピュータに奪われるとされています。 つまり調査によって誤差はあるもののあと15年～20年で既存の仕事の半分ほどはロボットが行うようにな
Unity を使いはじめたばかりの頃の自分に伝えたい、Unity の基本 【2014年版】 - #tech
これは Unity Advent Calendar 2014 の16日目の記事です。 昨日は sassembla@github さんの AssetBundleを高速に作る でした。 こんにちは。komiyak です。 普段、私は Web 系の業務システム開発を請け負うフリーランスのプログラマをしているのですが、 ここ半年ほど、Unity を使ったゲーム開発に従事しておりました。 私は、フリーランスになる以前は、 家庭用ゲームソフトのデベロッパーでゲームプログラマーをしておりました。 そのためゲーム開発に関しては、多少の知見があります。 しかし初めて Unity を触った時は、いろいろ戸惑いが多かったです。 Unity のお作法的に、どういうふうに実装をすればゲームが組み上がっていくのか、 全然イメージが湧きませんでした...。 ある程度 Unity になれてきた、今思い返すと、 勉強しはじ
Pythonディープラーニングライブラリのツートップ「Pylearn2」「Caffe」とは～PyData Tokyo Meetup #1イベントレポート
PyData Tokyoは「Python＋Dataを通じて、世界のPyDataエクスパートと繋がれるコミュニティーを作る」ことを目的として設立されました。その達成に向けた活動の一つとして、月1回のペースで勉強会を開催しています。勉強会はゲスト講師による講演＋ディスカッションという構成です。2014年10月に開催された第1回勉強会「PyData Tokyo Meetup #1 - Deep Learning」では、非常に活発な議論が行われ、今後の発展が期待できる内容となりました。 本連載では、勉強会を含む活動を通じてPyData Tokyoが得た「Python＋Data」の可能性やナレッジを、読者の方にお届けしていきます。機械学習や大規模データ解析など、幅広いテーマを取り扱っていく予定です。 データ解析に関心を持つ人たちのコミュニティ 「PyData Tokyo」の設立 こんにちは。PyDa
Git活用法 ー コードはいつも1行ごとにドキュメント化されている | POSTD
コードには1行ごとに隠しドキュメントがあります。 次のコードスニペットの4行目を書いた人は、何か理由があってDOMノードの clientLeft プロパティにアクセスしたのでしょうが、結果的に何もしていません。これはかなり不可解です。なぜこうしたのか、あなたは説明できますか？ 今後、この呼び出しを変更したり削除したりしても安全でしょうか？ // ... if (duration > 0) this.bind(endEvent, wrappedCallback) this.get(0).clientLeft this.css(cssValues) 私ではなく他の人があなたにこのコードを見せたとして、誰がこの行を記述したのか、どんな理由があったのか、このままの状態にしなければいけないのか、あなたはおそらく説明できないでしょう。ただし、プロジェクトを進めているときは大抵の場合、バージョン管理シス
ダメな統計学：目次｜Colorless Green Ideas
2017年1月20日追記：『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本が出版されることになった。この本は、ここに掲載されているウェブ版の『ダメな統計学』に大幅に加筆したものだ。ウェブ版の『ダメな統計学』を読んで興味を持った方は、書籍となった『ダメな統計学』をぜひ読んでいただければと思う。書籍版の詳細については「『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版」という記事をご参照願いたい。 ここに公開する『ダメな統計学』は、アレックス・ラインハート (Alex Reinhart) 氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。この文章は全部で13章から構成されている。詳しくは以下の目次を参照されたい。 はじめに データ分析入門 検定力と検定力の足りない統計 擬似反復：データを賢く選べ p値と基準率の誤り 有意であるかないかの違いが有意差でない場合 停止規則と
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