サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
統計の入門講座が無料に、京大メソッドでデータサイエンス関連教員が担当 | Ledge.ai
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
知識の共有に必要なのは「形式知」！ ナレッジマネジメントにおける「暗黙知」と「形式知」の違いとは？
データのじかんトップ > 新着記事一覧 > テクノロジー > 知識の共有に必要なのは「形式知」！ ナレッジマネジメントにおける「暗黙知」と「形式知」の違いとは？ 企業が生産性を向上させ、発展するためには多くの情報や知識が必要で、これらが多ければ多いほどチャンスが広がります。とはいえ、個々の従業員が優れた情報や知識を持っていても、それを共有できなければ企業の今後に活かすことはできません。 共有することで、力を足し算することが可能となり、1+1を積み重ねていくことで、それが大きな力となり、一人では到底成し遂げられないことができるようになったりもするものです。 しかし、それぞれの人が持っている知識をうまく共有していくにはどのようにすればいいのでしょうか？ 暗黙知から形式知への変換がナレッジマネジメントの第一歩 従業員個人がこれまで経験してきたことから得た知識や実務から得た経験則は「暗黙知」と呼ば
「G検定」AIプロジェクトの企画など新シラバスに追加、公式サイトで閲覧可能に | Ledge.ai
一般社団法人 日本ディープラーニング協会（JDLA）は4月15日、2021年7月実施の「G検定2021#2」から改訂するG検定（ジェネラリスト検定）の新シラバスを発表した。 新シラバスでは、DX（デジタルトランスフォーメーション）が進む産業界における時代のニーズに対応し、より多くのビジネスパーソンに学んでもらうことを目指して、「データ×AI」の活用を企画・推進するうえで重要となるAIプロジェクトの計画・データ収集・法律／契約など、実践的な内容を追加したという。 新シラバスの内容は以下のとおり。 人工知能（AI）とは（人工知能の定義）人工知能をめぐる動向〔探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習〕人工知能分野の問題〔トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ〕機械学習の具体的手法〔代表的な手法（教師
書評 「統計学を哲学する」 - shorebird 進化心理学中心の書評など
統計学を哲学する 作者:大塚 淳発売日: 2020/10/26メディア: 単行本（ソフトカバー） 本書は応用統計学にも造詣の深い科学哲学者大塚淳による統計学の哲学の入門書になる．序章では本書について「データサイエンティストのための哲学入門，かつ哲学者のためのデータサイエンス入門」だとある． これまで読んだ統計学の哲学についてはソーバーの「科学と哲学」がなかなか面白かった．本書ではソーバー本では扱っていなかった因果推論や深層学習についても論じられていて，そのあたりも勉強したいと思って手に取った一冊になる． 序章 統計学を哲学する？ 序章では本書のねらいと構成が書かれている．ねらいとしては，上記の入門書というだけでなく，「統計は確固とした数理理論であり，そこに哲学的思弁が入り込む余地はない」とか「統計は単なるツールであり，深遠な哲学とは無縁だ」とかいう誤解を解きたいということが挙げられている．
「データサイエンティストが『その会社の本業部門』にしかいない」問題 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) ちょっと前にこんなことを書きました。 洋の東西を問わずどこの事業会社でもあるあるなのが、プロダクト部門には山ほど優秀なデータサイエンティストや機械学習エンジニアがいるのに、広告・マーケ部門にはDSやMLエンジニアはおろか普通のエンジニアもアナリストもいないので外部コンサルやベンダーに頼りきり、という現象。灯台下暗し— TJO (@TJO_datasci) 2019年12月26日 これ、実は広告・マーケティング業界に限らずあらゆる分野業界のデータ分析事情について言えることなのですが、ここで言う「プロダクト部門」を「（その会社の）本業部門」と言い換えるとさらに普遍性の高い話であるように、僕の個人的な体験と見聞からは思われます。 ということで既に年末ポエムを書いてしまった後なのですが、今後データサイエンティスト（広義：よって機械学習エンジニアやデータアーキテ
【スクレイピングと法律】スクレイピングって法律的に何がOKで何がOUTなのかを弁護士が解説。【２０２２年１２月加筆】 | IT企業の法律に詳しいIT専門弁護士｜中野秀俊
グローウィル国際法律事務所 代表弁護士。東京弁護士会所属。IT企業専門の弁護士、社労士事務所、企業への資金調達・M&A•IPO支援をするコンサル会社・システム開発会社も経営 スクレイピングによってデータベースを作りたい！はいいのか？ スクレイピングとは、ウェブサイトから、ウェブページのＨＴＭＬデータを取得して、取得したデータの中から、特定のトピックに関わるデータを抽出、整形しなおすことをいいます。 スクレイピングは、ウェブ上にあるデータを取得する際に、クローラを用いて、自動的に取得することによって、短時間で膨大な情報を収集することができることに特徴があります。 このような技術を用いて、政府公開情報や他企業の情報、ニュース記事などの中から、自社に必要な情報を抜き出して、分析し、自社のデータベースを作成することが行われています。 一般的に、スクレイピングによって、データベースを作成する手段をま
Tableauによる最新版『可視化ベストプラクティス』〜Tableau Blueprint〜 #tableau | DevelopersIO
先日のブログでも紹介しましたTableau社によるベスト・プラクティス集『Tableau Blueprint』。 当エントリでは、その中から『可視化』の部分にフォーカスを当てたトピック『Visual Best Practices』に関してその内容をまとめて見たいと思います。 Visual Best Practices - Tableau 目次 はじめに ユーザー視点に立って考える コンテキスト 適切なチャートの選択 レイアウト 配色 タイトルと字幕 ツールチップ フォント ダッシュボードのサイズ ダッシュボードに対話性を持たせる パフォーマンス設計 まとめ はじめに ダッシュボードの究極的なゴールは『ユーザーが答えを簡単に導き出すことが出来る』ことと言えるでしょう。如何に見栄えの良い、美しいダッシュボードが出来たとしてもユーザーがそれを使って洞察を得て答えを見つける事が出来なければ何の役に
定番のConvolutional Neural Networkをゼロから理解する
Convolutional Neural Networkとは何か CNNで解決できる問題 Convolutional Neural Networkの特徴 畳み込みとは 合成性 移動不変性 Convolutional Neural Networkの構成要素 ゼロパディング（zero padding） ストライド Fully Connected層 Fully Connected層の問題点 Convolution層 Pooling層 TensorFlowによる実装 TensorFlowのインストール CNNでMNIST文字認識する 参考 近年、コンピュータビジョンにおける最もイノベーションと言えるのはConvolutional Neural Networkといっても過言ではない。 コンピュータビジョンの業界におけるオリンピックとも言えるコンペティションがImageNetである。 そのコンペティシ
僕がVTuberとVR、ブロックチェーンに懸ける理由 「自律分散型メタバースと民主主義2.0」｜国光宏尚 (Hiro Kunimitsu)
gumi国光です。3日連続投稿2日目です！今日も気づけば結構な力作に。長いのですが最後までお付き合いいただけると嬉しいです^^ VTuberはYouTube上では人間のYouTuberとの差はありません。これがVR時代になると大きく変わってきます。ヘッドセットを被ると、本当に目の前にいて、握手も、話もできる。ライブはどれだけ観客がいても全員最前列。世界中どこにいても。 VRライブ、去年はclusterの輝夜月ライブ、VARKのYuNiライブなどが大成功を収め、可能性の大きさを証明できた年になったと思います。VRライブは演出面でもリアルを遥かに超えてきます。リアルライブでは演出は照明を使ったVJくらいですが、VRでは音楽に合わせてどんな演出でも作れます。「雨が降る中」という歌詞の時に雨を降らせたり、「桜舞い散る」という歌詞の時に桜を舞わせたり。こういった一つ一つが没入感、実在感を増すことに繋
Web3.0、GAFAのその先！中央集権型からから自律分散型へ。情報のインターネットから価値のインターネットへ｜国光宏尚 (Hiro Kunimitsu)
Web3.0、GAFAのその先！中央集権型からから自律分散型へ。情報のインターネットから価値のインターネットへ gumi国光です。アメブロのパスワード忘れたのでnoteデビューw 新年なので少し先の未来の話をしたいと思います。今日から3日連続投稿に！w 2007年から始まったスマホ、ソーシャル、クラウドが牽引したWeb2.0時代。その先にXR、IoT、クラウドAIが牽引するWeb3.0が来ると話しましたが、未来がもう少し明確に見えてきました。 ウェブ3.0がやってくる！ーークラウドがAIと一体化、個人に紐づいたデータが爆発する世界（前編） https://thebridge.jp/2017/05/web30-hironao-kunimitsu-the-first-part 出会った人の情報が直接目に飛び込むMR、その実現へのステップーーウェブ3.0がやってくる！（後編） https://t
Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball
毎年恒例、Pythonの本と学び方のまとめ・2019年バージョンとなります. ※2021/1/11更新：2021年版あります ※2020/1/9更新：2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ ※ちなみに昨年版はこちら 改めましてこんにちは、Pythonと野球を仕事にしています、@shinyorke（Python歴おおよそ8年）ともうします. なお、Python その2 Advent Calendar 2018 12/24記事でもあります. このエントリーはそこそこ長いので、「最初の方をサクッと読んで、残りはつまみ読み」してもらえると良いかもです！*1 ※もちろん全部読んでも構いません！（それはそれで嬉しい） サクッとまとめると 入り口としての「独学プログラマー」は万人が読んだほうが良い名著 データ分析・解析やりたい人も、Webからやっておくと良いかも（特に前処理） Web
『機械学習のエッセンス』はゼロからガチで機械学習を生業にしたい人が「いの一番に」読むべき一冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning) 作者: 加藤公一出版社/メーカー: SBクリエイティブ発売日: 2018/09/21メディア: 単行本この商品を含むブログを見る発売されてからだいぶ経ちますが、構想段階の頃より著者の「はむかず」さんこと加藤公一さんからお話を伺っていて注目していたこちらの一冊をようやく一通り読みましたので、サクッと書評めいた何かを書いてみようかと思います。 各章の概要 言うまでもなく実際の内容は皆様ご自身でお読みいただきたいのですが、これまでの書評記事同様に概要を簡単にまとめておきます。 第01章 学習を始める前に Python環境やAnacondaのインストールについての説明もなされているんですが、重要なのは後述する「本書は何を含まないか」という節。ここに本書の狙いの全てが書かれていると言って
データ分析は「コミュニケーション」のためにある？#03 THE GUILD勉強会レポート｜スズキアユミ（デザインメモ）
第3回目となる、THE GUILD勉強会 #03 「データ×UXデザイン」へ参加してきました！ 全体の流れは他の方のレポートやスライド資料にお任せして、ここではデザイナーの私ならではの感じたことや考えたことベースでお届けします！ ▶ 整理、言語化・可視化、そしてコミュニケーション登壇者のみなさんの話で共通していたのは、データを活用するのはあくまでも「メンバーやクライアントと“コミュニケーション”をとるため」で、さらにそこから「ビジネスの成果を出す」ことでした。 ▶ データはあくまでも「材料」データはあくまでもデータであって、データをとることだけに執着したり、それが目的になっていけないというのは、dely社の大竹さんとアドビシステムズ社の山田さんの話で共通していた部分でした。 “データは意思決定のための材料！ 用法用量を守って正しく使いましょう” 大竹さん（dely）“ちゃんと目的と目標を言
なんかもう当たり前みたいになってるけど、Facebookのデータと広告だけで人の行動を変えられるのすごくないか - 未翻訳ブックレビュー
この記事はケンブリッジ・アナリティカ事件への雑感。 上にリンクした英ガーディアンの記事と、昨年2017年に私的ベストに挙げた”Everybody Lies”（日本語版「誰もが嘘をついている」発売中）という本を材料にして考える。 言いたいことはタイトルの通り。この事件は、Facebookの責任を問う「個人情報不正取得」事件という側面で語られる。でも、その背景にある「行動操作」またはmind fuckの理論の方がもっとやばいんじゃないか、という話。 事件の概要は各ニュースでわかるので省く。簡単にいうと、トランプ陣営とスティーブ・バノンが2016年の大統領選時に契約していたデータ分析会社であるケンブリッジ・アナリティカ社（以下CA）が、Facebook（以下FB）のデータを5千万人規模で合意なく取得して、選挙広告に利用した、というもの。 ではどうぞ。 目次 好きな人が何に「いいね」しているかわか
「個人情報」の意味、知ってますか？ Tカード、Suica、マイナンバーで考える「個人情報の危うさ」
先日、とあるニュースを見て驚きました。そのニュースは「個人情報」に関するもので、あまり詳しくない私が見ても危うさを感じるものでした。この危うさはすぐにピンと来る人もいれば、なぜそこまで恐れるのか分からないと公言する人もいます。そこで今回は、基礎知識として知っておくべき「個人情報の危うさ」に触れたいと思います。 最初のはなし：“マイナンバー”って個人情報なの？ まず入り口は、皆さんもそれぞれに割り当てられている12桁の数字「マイナンバー」です。この数字、正確には個人番号と呼びますが、これは「個人情報」として取り扱われることが決められています。 こう聞くと、単なる文字の羅列に、私たちの本名や住所などが入っているか疑問に思う方も多いでしょう。もちろん、個人番号も数字自体にそのような情報は含まれていません。よく出てくる言葉である「個人情報」とは氏名、住所、生年月日などだけを指すわけではありません。
運動が脳に与える好影響が想像の範疇を超えていた！ - 羆の人生記
１日30分～長くて180分の運動を習慣にして10数年が経過しました。 僕が運動する理由の最たるものとして 体重のコントロール が挙げられます。昔、肥満で苦労したものですから。 その次に健康ですね。今回はこの「健康」について、運動との関係性を掘り下げてみます。身体に及ぼす影響ではなく、「脳」に与える影響のこと。 生徒たちの成績が向上した「０時限体育」とは 学習 こんな運動をしよう ストレス こんな運動をしよう 不安 こんな運動をしよう うつ こんな運動をしよう 注意欠陥障害 こんな運動をしよう 依存症 こんな運動をしよう ホルモンの変化 こんな運動をしよう 加齢 こんな運動をしよう 有酸素運動 筋力 バランスと柔軟性を鍛える 今から運動を始める人へ 書籍で知識をつけると、運動に対するモチベーションが高まります 心拍計があると良いです あとがき 以下、著書『脳を鍛えるには運動しかない！」より引
これさえ読めばすぐに理解できる強化学習の導入と実践
強化学習の位置づけ 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 強化学習の応用事例 Atariの攻略 AlphaGo ロボットの自動動作獲得 ファイナンスへの応用 広告配信の最適化 OpenAI Gymを使ってQ-learningを実装してみる 状態 行動 報酬 実装 参考文献 ディープラーニングなどの機械学習技術の進歩によって、過去のデータから学習する技術は大きく進化し、写真の中に写っている対象を認識することや病気の診断、多言語間の翻訳をする性能を著しく向上させることができました。 すでにその性能は専門的な教育を受けた人間の能力と同等 [1] か超えている分野もあるほどです。 一方で、人間にはデータを与えなくとも自ら経験から学び、スキルを上達させることができます。特に何も教えられなくとも、経験からゲームを攻略することやロボットの正しい動作の仕方を学んでいくことができます。 機械学習の中でも、こ
子育て世代に送る「デジタル写真管理システム」構築のススメ 簡単共有＆自動バックアップを可能に - はてなニュース
こんにちは、からあげ（id:karaage）です。今回は、子供を持つカメラが趣味の父親として、簡単共有・自動バックアップ可能な「デジタル写真管理システム」を子育て世代に向けて紹介したいと思います。少し大げさなタイトルですが、ITの専門家ではない私が、自分なりのちょっとした工夫を紹介します。子育てをしている多くの方や、子育て世代以外の方々にも参考になる内容と思いますので、よろしければ気楽にご一読ください。 ＜目次＞ ■ カメラ好きの父親が悩む、子供が生まれてからの写真管理 ■ iCloudの共有アルバムを使った写真共有 ■ 増え続ける写真データをいかに守るか ＜実は危険なSDカード保管による写真データのバックアップ＞ ＜増え続ける写真をNASで確実に保存・バックアップ＞ ＜クラウドストレージサービスへのバックアップ＞ ■ プリントアウトもおすすめ ■ まとめ ■ 著者プロフィール 関連エント
ネット全盛だからこそ思い出は大切に。主要SNSやGmailのデータをローカルに落とす方法まとめ
ネット全盛だからこそ思い出は大切に。主要SNSやGmailのデータをローカルに落とす方法まとめ2017.07.21 21:005,821 abcxyz Image: Gizmodo Japan/Tumblr, Instagram, Facebook, Twitter, WhatsApp, Gmail Facebookが突然消滅したら消えちゃいませんか、思い出。 クラウドサービスが普及していますが、クラウドだけにファイルを保管するのはリスキーです。バックアップをとっておかないと、アカウントがハックされたり、サービス運営会社が潰れたりしたときに、SnapchatやGmailで交わされた大切な会話や連絡がデータセンターの煙と共に消え去ってしまいます。そうならないように、SNSやクラウドサービスにアップしたデータのローカルコピーを作成する方法を知っておきましょう。 Facebook Image:
一番分かりやすい OAuth の説明 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 過去三年間、技術者ではない方々に OAuth（オーオース）の説明を繰り返してきました※1,※2。その結果、OAuth をかなり分かりやすく説明することができるようになりました。この記事では、その説明手順をご紹介します。 ※1：Authlete 社の創業者として資金調達のため投資家巡りをしていました（TechCrunch Japan：『APIエコノミー立ち上がりのカギ、OAuth技術のAUTHLETEが500 Startups Japanらから1.4億円を調達』）。Authlete アカウント登録はこちら！ ※2：そして２回目の
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
