結局、機械学習と統計学は何が違うのか？ - Qiita
これは私達の行っているデータサイエンスのトレーニングで、日本でもグローバルでもよく聞かれる質問です。実は2年ほど前にこの質問に正面から真摯に答えていた"Machine Learning vs. Statistics"という、とても素晴らしい記事があるのですが、今日は、そちらの記事をみなさんに紹介してみたいと思います。 ちなみに、筆者のTom FawcettとDrew HardinはSilicon Valley Data Scienceというデータサイエンスのコンサルティング会社で、多くの有名企業がデータサイエンスを使ってビジネスの問題を解決するための支援を行っていました。ちなみに、その会社の方は去年、Appleに買収されています。さらに、Tomは、「Data Science for Business」(翻訳書：戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック）という有名
ケーキに３回だけ刃を入れてできるだけ公平に分割したい話 - アジマティクス
今日は楽しいパーティです。 白雪姫は、円形のケーキを作りました。 白雪姫 円形のケーキに上から１回だけ包丁を入れると、最大２分割できます。 ２回包丁を入れると、最大４分割までできます。 では、３回包丁を入れると最大で何分割できるでしょうか。そのまま考えると、６分割でしょうか？ 上図のように切れば、最大で７つに分割することができます。 ちなみに回包丁を入れると最大分割、回だと、回だと、そして回だと最大個のピースに分割できることがわかっています。なるべく多く線が重なるように切ればいいのです。実際にやって確かめてみたい感じありますが、しかし今回の本題はそこではないのでまたこんどにしましょう。 白雪姫は、王子様からもらった大切な包丁をあまり使いたくなかったので、ケーキに３回だけ包丁を入れて７つに分割し、それを７人のこびとたちに下図のように配ることにしました。 こびとたち しかし、このような切り方で
企業に移って5年が経ちました - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
月日が経つのは早いもので、かつてボンクラ研究者だった僕が企業（そしてインダストリー*1）に移ってからちょうど今日で5年が経ちました。インダストリーに移ってからのこの5年間で様々なことを体験し、あるいは見聞し、あるいは決断したりしてきたわけですが、良い区切りなので自分にとってのマイルストーンとするためにも、ここでこれまでの5年間を振り返ってみようと思います。 Disclaimer 以下に体験談もしくは見聞談として記載されている内容は、特に断りがなければ自分自身の複数の体験や見聞及び同業の友人知人からの見聞をマージして一般化したものであり、過去現在の個々の特定の所属先における特定のエピソードや職務内容及び特定の個々人のエピソードなどを意味するものではありません。またここで述べられている意見はあくまでも個人の主観的な意見であり、いかなる特定の企業・組織・機関も代表するものではありません。 この5
Webパフォーマンス管理の基本 1 - Qiita
はじめに Webパフォーマンスはパフォーマンスエンジニアリングの1つの分野 Webパフォーマンス管理は、Webサイトの非機能要求の性能や可用性を扱います。 専門用語では、コンピュータの登場と時期を同じくして登場したパフォーマンスエンジニアリングという分野に属します。 パフォーマンスエンジニアリング パフォーマンスエンジニアリングとは、Wikipediaでは以下のように記載されています。 Performance engineering encompasses the techniques applied during a systems development life cycle to ensure the non-functional requirements for performance (such as throughput, latency, or memory usage) w
Tyler Vigen's personal website
Tyler Vigen's project list Spurious Scholar Published: January 27, 2024 What it is: Thousands of AI-generated academic research articles based on the correlations from the spurious correlations project Spurious Correlations Originally published: May 2014 Update launched: January 27, 2024 What it is: Random correlations dredged up from silly data, turned into linear line charts. Now with AI-generat
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