サランラップ®・ジップロック®を利用した、食材や料理が一目で把握できるチャートです。 各食材名をクリックすると、より詳しい保存テクニックを見ることができます。
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電通デジタルで機械学習エンジニアをしている今井です。 本記事では、BigQueryを用いて二重頑健(doubly robust)推定量による効果検証を行うための方法について紹介します。 この記事は過去記事[1]の続編となります。 IPW推定量による効果検証 因果効果とは、仮に介入があった場合のコンバージョン値(例えば購入金額など)と、介入がなかった場合のコンバージョン値の差です。 当然ながら、同一ユーザーにおいてこれらを同時に観測することはできません。 そこで提案されたのが、実際に介入があったTreatment群のコンバージョン値の平均と介入がなかったControl群のコンバージョン値の平均の差分が因果効果である、という平均処置効果(average treatment effect, ATE)です。 しかしながら、現実には交絡因子と呼ばれる介入とコンバージョン値のいずれにも影響を与える要因
この記事は社内の勉強会で話した内容を再編したものです。 私自身はPC/ブラウザ/スマホのアプリ開発をしている1エンジニアにすぎないのですが、対客や要件定義から開発、運用、そしてUIのデザインを担当しており、自分なりに伝えられるものがないかと試みたものです。 デザインとは デザインとは単に見た目だけの話ではなく、「ビジネス」と「ユーザーが得る体験価値」から始まり、それを実データと結びつけながら人の認知を通してどう見せるのかという作業です。 始まりの部分は最近だとUXデザイナー、終わりの部分はUIデザイナーとかグラフィックデザイナーとか呼ばれるような人の仕事です。そしてそれらを形にするのがエンジニアです。 画面を設計するまでの作業 ギャレットのUX5段階モデルに従って、どういったことを考えないといけないのか確認します。 (実際にUX5段階モデルを意識して仕事してるわけではありませんが、何かしら
2020年9月15日、ゆうちょ銀が提携するドコモ口座以外の電子決済サービスでも不正利用被害が発生していると総務大臣が明らかにしました。ここでは関連する情報をまとめます。 不正利用が発生した決済サービス 2020年9月16日8時時点で不正利用が判明している、報道されている電子決済サービスは以下の通り。 決済サービス 被害総件数 被害総額 被害発生/判明時期 被害判明銀行 ドコモ口座 189件 2797万円 2019年10月以降 七十七銀、大垣共立銀、中国銀、紀陽銀、滋賀銀、東邦銀、鳥取銀、みちのく銀、イオン銀、ゆうちょ銀、第三銀(全部で11銀行) PayPay 18件 約265万円 2020年1月以降 ゆうちょ銀、イオン銀、愛媛銀 Kyash 4件 53万円 不明(2020年9月7日提携開始) ゆうちょ銀、イオン銀 LINE Pay 2件 49.8万円 不明 ゆうちょ銀 メルペイ 3件 約4
「あれっ!こんなところを間違えてるよ」―。パソコン画面上で何回も確認して間違いがなかったのに、紙に印刷すると原稿のミスが...。こんな経験はだれにでもあるが、その理由がよく分からない。 画面よりも紙のほうが、間違いに気がつきやすい。これは今まで何となく経験してきた真理だ。新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、リモートワークを始めてからは、より一層それを強く感じる。リモートワークではプリンターが無かったり、あってもその能力不足で印刷に手間取ったり。だから、紙でのチェックを怠りがちになり、ミスが生じて後で大きなしっぺ返しを食らう。 もちろんできる限り間違いを減らし、仕事はスムーズに進めたい。紙と画面それぞれにおける、脳の働き方の違いなどを調べた上で、両者の使い分けを考察してみた。 「分析」の紙vs「パターン認識」の画面 メディア批評の先駆者、カナダのマーシャル・マクルーハン(1911~1980年
みなさん大好き(?)、AWS認定試験のお話です。 参考:AWS 認定 – AWS クラウドコンピューティング認定プログラム | AWS 私は現時点で全ての認定(12個)を持っているのですが、認定の有効期限があるうちに振り返っておきたいと思います。 ※Big Data認定は現在Data Analyticsに名前が変更されています。私は古い形式のBig Dataのみ合格しています。 →2021/3/9にData Analyticsも合格しました!Big Dataの後継になるため、認定の種類としては現在も12種類ですが、バッチ的には13個手にいれることができました。 受験日、スコア 認定 受験日 スコア Solutions Architect - Associate 2017-07-23 78% (*1) Solutions Architect - Professional 2018-11-06
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※この記事は9月14日正午に配信されたメールマガジンに掲載されたものです。 9月に入って発生した「ドコモ口座」問題は、1年前の7Pay問題に勝るとも劣らない、日本のデジタル決済に関する重大事件になった。 ただ、コメント取材を受けたり報道を見聞きしたりしていると、どうにも違和感がつきまとう。この問題の本質を、非テック系メディアは矮小化して捉えているのではないだろうか。 そこで今回は、その「違和感」をまとめてみたいと思う。 この記事について この記事は、毎週月曜日に配信されているメールマガジン『小寺・西田の「マンデーランチビュッフェ」』から、一部を転載したものです。今回の記事は2020年9月14日に配信されたものです。メールマガジン購読(月額660円・税込)の申し込みはこちらから。 違和感その1:ドコモを土下座させて終わりなのか 「ドコモ口座問題」という名称から、「ドコモが悪い」という第一印象
一部報道において、ゆうちょ銀行口座にてKyashで不正引き出しがあったという報道がされておりますが、以下の通りご報告申し上げます。 ・金融機関:ゆうちょ銀行 ・対象件数:3件 ・金額:23万円 ・事象:口座保有者ではない第三者が、不正に取得したゆうちょ銀行の口座情報および個人情報をもとに、該当口座の登録および口座からKyashアカウントへ引き出しを実行。 ※現時点で弊社からお客様情報が漏洩したという事実は一切ございません。 本件は金融機関と協議のうえ、全額補償いたします。 また、現在、ゆうちょ銀行の新規登録、入金については一時停止しております。 なお、ご自身の銀行口座から身に覚えのない引き出し等があった場合には、以下の連絡先までご連絡いただきますようお願いいたします。 cs@kyash.co
AI Lab AutoMLチームの芝田です (GitHub: @c-bata)。 ハイパーパラメーター最適化は、機械学習モデルがその性能を発揮するために重要なプロセスの1つです。Pythonのハイパーパラメーター最適化ライブラリとして有名な Optuna [1] は、様々な最適化アルゴリズムに対応しつつも、使いやすく設計的にも優れたソフトウェアです。本記事ではOptunaの内部実装についてソフトウェア的な側面を中心に解説します。 Optunaの内部実装を理解するためには、主要コンポーネントの役割と全体の動作の流れを押さえる必要があります。しかしOptunaの開発は活発で、コード量も多くなり、全体の流れをコードから読み取ることは難しくなってきました。そこで今回Minitunaという小さなプログラムを用意しました。Minitunaには全部で3つのversionがあり、それぞれ100行、200行
AIの活用からUXデザインを考えるシリコンバレーで話題のGPT-3とは?デモンストレーションに見る、常識を覆すGPT-3の凄さGPT-3が可能にすることとその課題今後のUXにおけるAIの役割最近シリコンバレーを中心にGPT-3というAIが話題になっている。6月にベータ版が限定公開されて以来、多くの研究者・開発者がこのGPT-3を用いた様々なデモンストレーションを公開し、その性能の高さだけでなく応用性の高さにも注目が集まっている。 一部の人々からはGPT-3の登場によってAIは大きく進歩し、AIが人間の仕事を奪う日が近づいたと言われている。 特にこれまでのAIテクノロジーと比べて、GPT-3はUXデザインへの活用が見込まれている。故に、我々ビートラックスとしてもデザイン会社として注目しているテクノロジーである。 そこで来るべきAI時代のUXデザインとそのマインドセットを考えてみようと思う。
アメリカのトランプ政権が、中国の新疆ウイグル自治区で生産された製品の一部が、強制労働によって生産された疑いがあるとして輸入を停止すると発表したことに対し、中国外務省は「あからさまないじめだ」と強く反発しました。 これについて中国外務省の汪文斌報道官は、15日の記者会見で「国際貿易の規則に違反し、グローバルなサプライチェーンを破壊するものであり、あからさまないじめだ」と述べ、強く反発しました。 そして、アメリカ側が強制労働による生産だと主張していることに対し「ありもしないでっちあげだ」としたうえで、「アメリカは偏見を捨て、両国の企業間の正常な経済協力を壊さないよう求める」とけん制しました。 トランプ政権は、ウイグルの人権問題で中国政府に圧力をより一層強める姿勢を鮮明にする一方で、中国はこれに強く反発し、応酬が続いています。
悪意のある第三者が不正に入手した預金者の口座情報等をもとに当該預金者の名義で資金移動業者のアカウントを開設し、銀行口座と連携した上で、銀行口座から資金移動業者のアカウントへ資金をチャージすることで不正な出金を行う事象が複数発生しています。 これを踏まえ、金融庁においては、預金取扱金融機関に別紙1の注意喚起及び別紙2の要請、並びに資金移動業者に別紙3の要請を実施しましたので、公表いたします。 また、9月14日(月)、全国銀行協会において、傘下金融機関に対し、以下の(参考)の要請をしております。 (別紙1)スマホ決済等サービスを利用した不正出金に関する注意喚起(9月8日) (別紙2)預金取扱金融機関向け要請文(9月15日) (別紙3)資金移動業者向け要請文(9月15日) (参考)資金移動業者の決済サービス等での不正出金への対応について (一般社団法人 全国銀行協会 令和2年9月14日公表) 利
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