日本俳優連合(日俳連・にっぱいれん)は、急速に発展する生成AI技術に対し、さまざまな活動に取り組んでおります。生成AI技術に関する日俳連の活動をまとめましたのでご参照ください(新着順)。 「AIと著作権」に関する意見を文化庁へ提出しました ...
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概要 これまで「Hiveからデータ取得・簡単な加工→Pythonで加工・分析」 という流れで作業していたのですが、 Hive→SQLite→Pythonという流れにしたところ進捗が改善されたので、 SQLiteの簡単な使い方とPythonによるSQLユーザ定義関数の組込方法 についてメモを残しておきます。 特にユーザ定義関数の組込を自由に出来ると、 分析する際、相当楽になるということに気付きました。 SQLite挟むことで何がどう改善されたの? Hiveはデカいデータをゴリゴリ取ってくる分には SQLちょっと書くだけで済むので大変便利ですが、 初動遅いためちょこちょこ小さいデータを何度も取ろうとするとストレス溜まります。 そのため、これまではある程度のデータをまとめてHiveで落としてきて Pythonで加工してから分析するという流れを取っていました。 ただ加工するために似たようなコード何
(※Stan v2.4.0以降でインストール方法に若干変更があります!詳しくはこの記事の中ほどをご覧ください) さて、年初の抱負でも語ったように今年はStanを頑張って会得していこうと思います。理由は簡単で、ありったけの要素を詰め込んでMCMCサンプラーでガンガン推定していくような階層ベイズモデリングに自分の興味としても惹かれる上に、実務でも必要になりそうな見通し*1だからです。 Stan: Project Home Page 既に以前の記事でも簡単に触れてますが、StanはC++ベースのコンパイラで高速化させたMCMCサンプラーです。文法も簡単でなおかつ高速なので、BUGSでは時間がかかり過ぎて辛かった計算でも比較的サクサク回せます。 このシリーズを通して参考にするのは、@berobero11さんのブログです。 Small Data Scientist Memorandum 本当にもう、
まずは簡単な質問から。問1 この先100年間、年利4%あまりの運用益が確実に稼げる金融商品があると薦められたら、あなたはどうするか。A 眉につばをつけ、この時代、そんなうまい話はあるはずはないと気を引き締め、断るB 投資対象は何か、誰が運用するのか、売り手は何者か、などを子細に調べ、信用できそうだという確信を得られれば、まず少額の手元資金でためしてみるC 清水の舞台から飛び降りたつもりで虎の子の
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