【格ゲー】『俺を獲れ』ウメハラがデータ収集のGeminiさんに厳しい対応をしていた理由が判明！「オレ自身が自分のプレイをデータ収集に近い感じでSF4から見てた」「だからこそ言いたい。メチャレベル低いすよって」 | まじっく ざ げーまー - ゲームのレビュー、攻略、情報サイト
ストリートファイター6 格ゲーマートーク 【格ゲー】『俺を獲れ』ウメハラがデータ収集のGeminiさんに厳しい対応をしていた理由が判明！「オレ自身が自分のプレイをデータ収集に近い感じでSF4から見てた」「だからこそ言いたい。メチャレベル低いすよって」 今回は、先日おこなわれたウメハラさんの企画「俺を獲れ」での、配信裏話を取り上げます。コメント欄の読者さんから情報を提供してもらいました。 取り上げるのは、SFL2021のデータを収集し、分析した情報を紹介していたGemini（ジェミニ）さんに関する話です。 以下、配信書き起こしです。 ソース元リンク：俺を獲れ振り返り（ウメハラさんのツイッチチャンネル） （アーカイブ50分付近のトーク） トークが長かったので要約で済ませようと思ったのですが、あまりに良い話が出てきたので結局書き起こした部分もあります。カギ括弧内は全てウメハラさんの発言です。 ウ
データ分析失敗事例集 - 共立出版
【データサイエンティストたちの悪夢】 ・上司が「AI使ってます」と言いたいだけのプロジェクト ・自分が期待した結果しか認めないクライアント ・プロジェクト終盤でもまだ手に入らないデータ ・分析手法にしか興味がない分析者 ・最終報告後にやっと決まる仕様 【その分析、もう失敗しているかも…… 失敗を回避し、成功に近づくためのガイド】 本書は、第一線で活躍するデータサイエンティストたちが経験した、データ分析プロジェクトの「失敗」をもとに再構成された25の事例が収録されている。これらの臨場感あふれる事例から、データの活用に関わる人たちが、失敗を避けるために何をしてはならないのか、について学びとることができる。プロジェクトの失敗の予兆となる致命的な要因を察知し、失敗に至る「毒薬」を飲まないように注意するための知見が本書には随所に含まれている。 データの活用に関わる分析者、そして、分析を依頼する立場と
PNGファイル爆発しろ！
まえがき Web上で広く利用されるPNG(Portable Network Graphics)フォーマットは、デジタル画像を変化させずに小さいデータサイズへ変換する圧縮技術の一種です。PNGフォーマットはオリジナル画像を完全復元可能な可逆(lossless)圧縮ですから、JPEGフォーマットのように画像を歪めてしまう非可逆(lossy)圧縮ほどは小さくできません。それでもオリジナルのデジタル画像データの半分程度まではサイズ削減可能な画像圧縮アルゴリズムと言われています。[1] そげぶ いいぜ てめえが何でも思い通りに圧縮出来るってなら まずはそのふざけた幻想をぶち壊す!! （スペース都合によりAA省略） 本記事では、PNGフォーマットを画像データ圧縮(compress)用途で利用するのではなく、オリジナル画像データよりも遥かに巨大なPNGファイル を生成します。 PNGフォーマットでは任意
Linux におけるファイル I/O の基礎
すべてがファイルというモデルの Linux (Unix) において、ファイル I/O (以降単に I/O と書く) を知っておいて損はない。 この記事では、基本的なファイルと関連する I/O について、対応する Linux システムコールも併せて説明する。 次回はこれらを実際に Linux 上で確認する予定。 ファイル Unix におけるファイルとは、普通「通常ファイル」のことを指し、バイトがリニアに並んだデータ (byte stream) のことである。 ファイル内のバイトは読み書きが可能で、指定されたバイトから開始する。この開始バイトはファイル内の「位置」と考えることができ、ファイルポジションまたはファイルオフセットという。 通常ファイルとは別に、スペシャルファイルというファイルとして表現されたカーネルオブジェクトがある。Linux では、スペシャルファイルとしてデバイスノード・名前付
データサイエンティストは何を勉強すべきか：「教養」と「必須」と「差別化」と - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Wokandapix from Pixabay) 個人的な観測範囲での話ですが、データサイエンティストという職業は「21世紀で最もセクシーな職業」として刹那的な注目を集めた第一次ブーム、人工知能ブームに煽られて火がついた第二次ブーム、そして「未経験から3ヶ月で人生逆転」ムーブメントと折からのDXブームに煽られる形で沸き起こった第三次ブームを経て、何だかんだで社会に定着してきた感があります。 で、このブログを始めた頃からの連綿と続くテーマになっていますが、いつの時代も話題になるのが「データサイエンティスト（になるに）は何を勉強すべきか」ということ。7年前から恒例にしてきた「スキル要件」記事では、基本的には「どれも必要な知識（学識）」であるという前提で分野・領域・項目を挙げてきました。少なくとも、最初の3回ぐらいはそういう認識でスキル要件記事を書いていた気がします。 ところ
QGISを使って「災害データを地図で分析」してみよう 初心者向けの入門マニュアル｜NHK取材ノート
分析を身につけるには実際に「手を動かす」ことが一番の近道です。 分析ソフトと自治体のオープンデータを使った分析の進め方をとことん詳しく、マニュアル風にご説明します。やってみたいけど難しそう、わからない！という方の参考になればうれしいです。 （※あくまでもイメージをつかむためのものですので、詳しくはネットや参考書など他の情報もご覧ください） 今回のゴール地震による津波で浸水が想定されている区域に、子どもが通う施設がどのくらいあるのか。公開データから分析、可視化する。 以前、私が分析に携わったこの記事では、津波によって浸水が想定されている区域に、高齢者施設がどのくらいあるかを調べました。 このときのデータは、県や自治体などから取材で提供を受けたものがベースになっていました。そのままオープンにすることはできないので、今回は高齢者と同じく避難に手助けが必要な、「子どもの施設」に津波のリスクがあるか
メタバースの技術限界の解説 - Qiita
これらの試算から、1人あたりのトラッキングによる通信量はおおよそ16.88kbpsから112.50kbpsと考えられます。 スター型ネットワークの場合 ここでメタバースでスター型のネットワークを採用することを考えます。 どのような構成かというと、クライアントがトラッキングデータをサーバーへ送信します。各クライアントへのトラッキングデータの送信はサーバーが行います。 こうした構成を行う場合、全てのクライアントのデータがサーバーを介し、各クライアントへ流れ込みます。そのため、通信速度は下り速度がボトルネックとなります。ここでは人口75%ラインの88Mbpsを上限として考えます。 先ほどの1人当たりのトラッキングに関わる通信量から算出すると、スター型の場合、801～5,340人が通信の限界になります。 フルメッシュ型ネットワークの場合 一方で、サーバーを介しないクライアント同士が直接つながるフル
さくらインターネット、機械学習やPythonの講座を無償公開 衛星データの活用教える
さくらインターネットは5月22日、人工衛星が取得したデータを使って機械学習やプログラミングの基礎が学べるeラーニング教材を無償公開すると発表した。在宅によるオンライン学習をサポートしたい考え。 提供するのは、動画で衛星データやプログラミングの基礎知識、データの解析手順などを学べる「Tellus Trainer」と、Pythonを使って簡単な画像処理や衛星画像の加工などを学べる「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」。衛星データをクラウド上で分析できる同社のサービス「Tellus」の利用を想定している。 関連記事 さくら、衛星データ基盤「Tellus」に「つばめ」の撮影画像を追加 新宿エリアを定点観測 さくらインターネットが、JAXAの人工衛星「つばめ」が撮影した画像を「Tellus」に追加。新宿エリアを4月2日～5月10日の午後4時半ごろに毎日撮影した
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