はじめに 最近ついに、Google Meet に背景ぼかし機能が利用可能になりましたよね。日本語だとインプレスのケータイ Watchの記事などで紹介されてます。確か 2020 年 9 月末前後で順次リリースされていたと記憶しています。 このときは「背景ぼかし」の機能しかなかったのですが、最近(私が気づいたのは 2020/10/30)更にアップデートされました。アップデートで「背景差し替え」機能が付いて、ぼかし機能もぼかし効果が強弱 2 つから選べるようになりました。まだ日本語のニュース記事は見てないですが、Googleによるアップデートの発表はちゃんとされています。 そして、Google AI Blog でBackground Features in Google Meet, Powered by Web MLという記事が公開され、実装についての解説がされました。 この記事はその解説記事を
Ⅰ.テストを行う前の統計学的な落とし穴 統計学的な落とし穴#1:多すぎる変数 「可能な限り多くの変数を用いてテストしよう。その中の1つは上手くいくはずだ。」 多くの場合、多くの変数を同時にテストすることは、良いアイデアとはならない。 一般的に、最適化のプロセスは、常に仮説ベースであるべきだ。壁にランダムなアイデアをぶつけても、それらはあなたをどこへも連れて行ってくれない。 多くのテストを行うことによる問題は他にもある。妥当性である。より多くの変数をテストすれば、実際はそうではなくとも、その変数の中のどれかが勝者となる可能性が高まってしまう。 「累積αエラー」という概念をすでにご存知の方もいるかもしれない。 各テストには、「テスト結果の中に特定のエラーが含まれている」という考えを受け入れて行われている。 ABテストは、全体の顧客の一部(選定されたサンプル)のみを考慮しており、実際の効果につい
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金曜日の夜は、娘の習い事のお迎えに行って、二人で自転車で帰ってくる。いつも決まった道を通って帰ってる。 でも、昨日は少し違った。お迎えに行った帰り道、娘がいつもの道を行こうとするので、とめた。「今日は、そっちじゃなくてこっちの道で帰るよ」 「あ、そうなんだ」というので「うん」って言って二人でそっちの道を帰る。しばらくぼーっとしたあとに「なんでだと思う?」と聞いてみる「なぞなぞ?」「ううん」 娘は少し考えてみて「んー、なんで?気分?」「ううん、今日は習い事短くて帰ってくるの早かったでしょう?」「うん」「だからだよ」 「あーあっちの道は今の時間はまだ人がたくさんいるからか」「そうそう、あっちの方が近いんだけどね」「そっか、なるほどね」 といいつつ、もう別のことを考えてそうだったので、今日にはもう忘れてるだろうな。 しばらくぼーっとしてるときに考えたのは、これって上司が気まぐれに見えてしまうのと
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