2023年3月16日のブックマーク (2件)

  • ガーシー議員の除名処分に抱く「2つの違和感」

    やまざき・はじめ/1958年、北海道生まれ。東京大学経済学部卒業。現在、楽天証券経済研究所客員研究員。株式会社マイベンチマーク代表取締役。東京大学を卒業後、三菱商事に入社。野村投信、住友生命、住友信託、メリルリンチ証券、パリバ証券、山一証券、明治生命、UFJ総研など、計12回の転職を経験。コンサルタントとして資産運用分野を専門に手掛けるほか、経済解説や資産運用を中心に、メディア出演、執筆、講演会、各種委員会委員等を務めた。2024年1月1日、永眠。 山崎元のマルチスコープ 旬のニュースをマクロからミクロまで、マルチな視点で山崎元氏が解説。経済・金融は言うに及ばず、世相・社会問題・事件まで、話題のネタを取り上げます。 バックナンバー一覧 ガーシー議員が日3月15日に正式に「除名処分」となる見通しだ。個人的にはガーシー氏を肯定的に評価する気持ちは全くないが、除名は当にいいことなのだろうか。

    ガーシー議員の除名処分に抱く「2つの違和感」
    gifuwasabii
    gifuwasabii 2023/03/16
    戦前に共産党員が除名された理由を調べると、今回はかなりハードルが低い位置で除名したというバランスの悪さあるよね。ねじ込んだ感じある
  • 行政の統計資料のような非構造化データをGPTで構造化データに変換する|mah_lab / 西見 公宏

    今朝方GPT-4が発表されて、みなさん死ぬほど盛り上がってますねー。 GPT-4を使えば一発でできそうなネタではありますが、GPT-4 APIのお値段は3.5よりもお高めの設定なので、これからはどのように上手くGPTのバージョンを使い分けていくかが問われていくと思います。 というわけで今日は非構造化データを構造化データに変換する話です。 問題の背景行政が定期的に公開している統計資料をご覧になったことはありますでしょうか。ディスる訳ではないですが、以下に示すのは私が住んでいる富士吉田市の統計資料です。 統計ふじよしだ令和元年度版 - 商業 このように分かりやすい表で情報を提供してくれるのはありがたいのですが、数値データにはなっていないので分析に活用することができません。 GPTのパワーを使って、このような非構造化データを構造化データに変換できないか?というのが日のお題になります。 コードP

    行政の統計資料のような非構造化データをGPTで構造化データに変換する|mah_lab / 西見 公宏