「7月に85%接種完了」は「絵に描いた餅」 たられば調査のカラクリ | 毎日新聞
新型コロナウイルスワクチンを巡り、菅義偉首相が目標として掲げる7月末までの高齢者接種の完了について、政府は全国自治体の約85％が「7月末に完了できる」とする調査結果を12日に公表した。しかし、この数字には「たられば」の前提を積み重ねたからくりがあり、国や自治体に取材すると、現状と乖離（かいり）している実態が浮かんだ。菅政権は東京オリンピックや衆院選を間近に控え7月末の完了に躍起だが、接種の現場を担う自治体からは「このままでは絵に描いた餅」との声も漏れる。 「体制さえ組めば」の調査 「接種をできるような体制さえ組めば、全て（の市町村で）7月末までには終えることができる」。菅首相は7日の記者会見でこう述べた。この「体制さえ組めば」というのがポイントだ。菅首相はこの会見で全国1741市区町村のうち約1000自治体が7月末に完了できるとの報告内容を示し、聞き取り調査をしている段階だとした。約100
機械学習プロジェクトが失敗する9つの理由 - 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) 勉強が進まないので、今回は与太記事でも書いてお茶を濁すことにします（笑）。ネタはこちらです。 Why your machine learning project will fail – THE DATA SCIENCE NINJA 9 Reasons why your machine learning project will fail 読んで字の如し、「あなたの機械学習プロジェクトが失敗する9つの理由」というグサグサ刺してくる論評記事です。あまりにもオリジナルの記事が素晴らしかったということか、KDnuggetsに誘われてrepostされた模様です*1。 最近は機械学習の学術・技術的研究開発も極めに極まったところで一息つく感じになってきている印象で、どちらかというとインダストリーサイドではML Opsという考え方が提唱されるようになってきています。そ
ディープラーニングの欠点をカバー、多変量データを短時間観測して将来動向を高精度予測――東京大学の研究グループが新理論を構築：短時間多変数の結果を長時間小変数に変換 - ＠IT
ディープラーニングの欠点をカバー、多変量データを短時間観測して将来動向を高精度予測――東京大学の研究グループが新理論を構築：短時間多変数の結果を長時間小変数に変換 ディープラーニングでは大量の教師データを集めることが前提となる。だが長期間にわたって時系列データを集めることは難しい。東京大学生産技術研究所の合原一幸教授らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間観測したデータを使って、この前提を崩す研究成果を発表した。遺伝子発現量や風速、心臓疾患患者数などの実際の時間データに対して予測を行い、有効性を確認したという。 東京大学生産技術研究所の教授である合原一幸氏らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間だけ観測したデータから、ターゲット変数の将来の動向を高精度に予測する新しい数学的基礎理論を構築した。 一般に、生体や経済、電力網のような複雑系では、多数の変数が複雑なネットワ
1.5億円の身銭で建てたIoTマンション、生活ログだだ漏れでも成功はまだ先 | 日経 xTECH（クロステック）
調査データや統計データを掲載するコラムを長く担当しているとIT業界が数字で見えてくる。ITサービス市場は2020年以降に「崖」が待っているとか、プライベートクラウドがパブリッククラウドを上回って成長するとか、仮想通貨の不正採掘を働くマルウエアが2017年下半期から急増しているとか、記者／編集者にとって「次」の企画を考えるには欠かせない材料だ。 市場の規模と成長率共に「すごい」と感じた調査がIoT（インターネット・オブ・シングズ）に関するものだ。数々あるが、直近でいえばIDC Japanが2018年3月14日に公表している。曰く、国内IoT市場におけるユーザー支出額、つまり市場規模は2017年実績が6兆2286億円。5年後の2022年まで年平均14.9％のペースで拡大し、2022年の市場規模は2017年比2倍の12兆4634億円に達するという。
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【独自】五輪開幕後「自粛率」上昇…「ステイホーム観戦」進んだ可能性（読売新聞オンライン） - Yahoo!ニュース
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