前回の投稿から大分時間が空いてしまいましたが、現在マーケティング部では、データサイエンスに関する知識を深めるために海外のデータサイエンス記事を翻訳するという取り組みを行っています。主に、KDnuggetsというサイトで紹介されている記事で人気のあるものを中心に選び、原著者より翻訳の許諾をいただけた記事を公開しております。不定期ですが、データサイエンスに関心のある皆様により良い情報を日本語でお届けできるように取り組んで参ります。 初回に取り上げたい記事はJames Le氏の「The 10 Algorithms Machine Learning Engineers Need to Know」です。機械学習の手法が網羅的に紹介されており、実用例も示されています。初めて機械学習に取り組む方のご参考になれば幸いです。 SOURCE https://gab41.lab41.org/the-10-alg

東京大学は3月9日、合奏のテンポが、しばしば意図せずに速くなってしまう原因を解明したと発表した。 音楽を演奏する際に、演奏のテンポがなぜか速くなってしまう現象は演奏家の間ではよく知られており、演奏／テンポが“走る”と呼ばれている。この傾向は合奏ではより顕著になり、技術が必ずしも十分でないアマチュアの悩みの種の1つだ。 東京大学の研究グループは、この“走る”現象を再現。その結果、一定のリズムを保つタッピング課題を2人組で行うと、単独で行った場合より動作テンポが速くなりやすいことが示され、テンポの高速化は「ペアのうちタップが速くなりがちな方の人が一方的にリードしたため」というよりは、2者のタップのうち、「早いほうに対して優先的に修正する」という、2人の間で起こる時間的に非対称なタイミング調節により起こり得ることが明らかになった。 これまで演奏現場では、“走る”現象は演奏者の緊張や高揚といった生