SMS-Japan 日本の使い捨て電話番号・SMS認証
よくある質問 1. 本サービスは無料なのでしょうか。 はい、本サービスは学術/調査目的により運営されており、いかなる課金も発生しません。 広告収入によりサービスは運営されています。 2. 本サービスを利用する条件はありますか。 利用規約を必ずご確認の上、本サービスの閲覧・利用をお願いいたします。 利用規約を確認しないことによる一切の責任は負いませんのでご注意ください。 3. SMS認証代行は犯罪行為ではないでしょうか。 はい、現在日本では認証代行は犯罪行為に該当します。 代行者だけではなく、電話番号の提供者も私電磁的記録不正作出罪などにあたる可能性があるため、ご注意ください。 本サービスは調査を目的に未使用の電話番号を掲載、また、SMS認証メッセージ風のテキストをタイムラインのように表示しているもので、認証代行は行なっておりません。認証代行に関する一切の問い合わせは受け付けませんのでご
TypeScriptで学ぶ代数的データ型
代数的データ型とはなにか 代数的データ型とは、要素の個数の足し算と掛け算のアナロジーで語ることができる型のことを指すというふわっとしたコンセンサスがありますが、 厳密に「これが代数的データ型である」という定義はおそらくありません[1]。 また、代数的データ型はいわゆる関数型言語で実装されることが多い言語機能であり、 代数的データ型を重用するプログラミングスタイルは関数型の一派としてみなされる傾向がある[2]と思っています。 本記事では数学的な説明やアナロジーは用いず、なるべく具体的なコードを提示します。 そして、代数的データ型という言葉を「かつ」と「または」を表すことができる型として使います。 更に、「または」の型はコンパイラによって漏れなく徹底的にチェックされる必要があります。 詳細は後ほど説明します。 本記事の構成 まず、本記事における「代数的データ型」とはなにかを説明し、それをコード
Interpretable Machine Learning
Interpretable Machine Learning A Guide for Making Black Box Models Explainable. Christoph Molnar 2021-05-31 要約 機械学習は、製品や処理、研究を改善するための大きな可能性を秘めています。 しかし、コンピュータは通常、予測の説明をしません。これが機械学習を採用する障壁となっています。 本書は、機械学習モデルや、その判断を解釈可能なものにすることについて書かれています。 解釈可能性とは何かを説明した後、決定木、決定規則、線形回帰などの単純で解釈可能なモデルについて学びます。 その後の章では、特徴量の重要度 (feature importance)やALE(accumulated local effects)や、個々の予測を説明するLIMEやシャープレイ値のようなモデルに非依存な手法(mo
科学的に見て｢送りバント｣は有効な戦術なのか
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技術者のための確率統計学｜翔泳社の本
「技術者のための」と冠した数学書の第3弾ーー確率統計学 「機械学習を支える『数学』をもう一度しっかりと勉強したい」方々に向け、理工系の大学生が学ぶ『確率統計学』を基礎から解説した書籍です。 ■本書の特徴 ・機械学習を支える大学数学の3分野のうち、確率統計学を順序立てて学習できる（既刊『技術者のための基礎解析学』『技術者のための線形代数学』との姉妹編。これら3冊で大学数学の3分野を学ぶことができる） ・定義と定理をもとに、厳密に展開される議論を丁寧に説明している（再入門者に理解しやすい） ・各章の最後に理解を深めるための演習問題を用意 ■対象読者 ・大学1、2年のころに学んだ数学をもう一度、基礎から勉強したいエンジニア ※理系の高校数学の知識が前提となります。理工系の大学1、2年生が新規に学ぶ教科書としても利用いただけます。 確率統計学を扱う本書では、「コンピューターの乱数によるシミュレーシ
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