It’s hard to explain just how much economists love Uber. Economists love Uber like a mother loves her child. They love it like the internet loves cats. They love it like tech bros love Elon Musk. Economists love Uber because it’s the closest you can get to taking the pure economic theory of textbooks and summoning it to life. Uber created a massive open market, governed first and foremost by the f
※この投稿は米国時間 2018 年 9 月 21 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 私たち Google Cloud は、お客様の日常をより快適なものにするためにサービスを開発しています。お客様を取り巻く情報の世界を整理し、アクセスや理解ができるようにすることもその一環です。具体的なニーズはお客様のビジネスによって異なりますが、手持ちのデータを包括的な形で見たいという点ではほぼ共通だと言ってよいでしょう。とはいえ、専用の IT インフラストラクチャを管理するか、もしくは煩わしいデータ クリーニングを膨大な時間をかけて行わないかぎり、大抵のデータは使用できる状態になりません。 そこでこのたび、無料のビジネス インテリジェンス(BI)サービスである Google Data Studio と、Trifacta が運用するフルマネージドのデータ前処理サービスで
Google is named a leader in The Forrester Wave™: Data Lakehouses Q2 2024 report. Connect your enterprise data to AI with a unified data analytics platform. BigQuery is designed to be multi-engine, multi-format, and multicloud, making it easier to store, analyze, and transform all your business data.
With over 1000 jsonnet files and templates, Databricks is to the best of our knowledge one of the larger users of Jsonnet. This guide draws from our experience coaching and working with engineers at Databricks. Jsonnet is a language used most commonly to describe a finite number of complex, differentiated resources. For example, we may be describing services deployed within a Kubernetes cluster, d
Photo by Christopher Gower on UnsplashIn my last two projects, I’ve seen developers writing different configurations in JSON with a lot of code repeated and a horrible design to make changes. Jsonnet is the most simple, reliable and side-effect free language; I could find to make my team’s life easier. In this article, I’ve explained some of the challenges one face to write configurations in plain
JsonnetというJSONテンプレート言語を紹介する。 後で見るように、これはJSONを生成するための汎用テンプレートというよりはむしろ、計算や依存関係を含む設定を静的に書き下すために便利なのではないかと考えられる。 実際Jsonnetの仕様はGoogleのBCLに似ている。BCLはGoogleでコンテナクラスタシステムBorgの設定を記述するために使われている言語だ。 JSONテンプレート言語 ある意味でJsonnetは毎度おなじみのやつだ。JavaScriptの文法の不便さに対してalt JSが多数出てきた。CSSにおけるネストの分かりづらさやの記述の重複に対してCSS preprocessorが多数出てきた。それと同じようにして、Webにおける機械可読データのLingua FrancaたるJSONを記述するのが不便なのでJSONテンプレートが出てきた。 Jsonnetはその中の1つ
本記事は下記のtweetから始まるスレッドに触発され、@qnighyや@na4zagin3からアイディアを拝借して書いた。 i18n力が最強の国は国内に複数の言語があり、そのうちいくつかは他国でも使われている言語の方言で、1バイト文字での代替表記が困難で、歴史的にISO-2022ベースの文字コードとUnicodeと独自エンコーディングが混在していて、フリガナなどの特殊な組版規則があり、右書き左書き縦書きを併用し、 — Masaki Hara (@qnighy) 2018年8月6日 皆さんのおかげで最強のi18n国家が建設されつつある。一瞬で滅びそう — Masaki Hara (@qnighy) 2018年8月6日 長い前置き ソフトウェアのi18nは難しい。自文化では当たり前と思っていてハードコードしてしまった仮定が崩れて、大幅な再設計を余儀なくされるからだ。気づいて再設計できればまだ良
他のDLライブラリを勉強するのが面倒という理由でkerasで実装されていないネットワークを組んではいけないというアンチパターンの話。つまり闇のkerasに対する防衛術の話です。 kerasでゴリゴリ学習コードを書いてはいけない kerasはLSTMが数行で書けたり、vggなどの有名なモデルが揃っている、便利なラッパーとなっていますが、kerasで実装されていない論文のコードを書くことは極力避けましょう keras以外に慣れていなくてもです。 とっととtensorflowかpytorchを勉強してください。 理由 通常のフィードフォワードな分類or回帰のネットワーク(全結合、CNN、autoencoderなど)や既にラッパーが用意されているLSTMは瞬時に実装できますし、パラメータチューニングも簡単なので是非kerasを使いましょう ただし以下のような場合は絶対にkerasを使わないでくださ
今回の書評はレイ・ダリオの"Principles"です。レイ・ダリオは世界最大のヘッジファンドであるブリッジウォーター・アソシエイツの創業者です。この本はいろんな意味で注目されています。一つは多くのファンドが損出を出したリーマンショックでも利益を出したブリッジウォーターの企業としての強さの秘密を知るため。もう一つはAIによる投資判断の自動化をどのように実現したのかを知るため。そしてもう一つは新しい組織論として、人生を豊かにする「意味のある仕事、意味のある関係」を実現する方法を知るためです。 Principles: Life and Work 作者: Ray Dalio 出版社/メーカー: Simon & Schuster 発売日: 2017/09/19 メディア: ハードカバー この商品を含むブログを見る 人間の判断を客観視するためのAI AIを補完する人間の信頼性 オープンとは何か? 関
人工知能(AI)とかディープラーニングとか機械学習とか、自分なりの理解のもとに色々と自分の意見や考え方を持っている方が多いかと思います。そして、正しい認識を持つには正しい理解が必要となります。機械学習でよく言われるガベージ・イン/ガベージ・アウトにならないようにしないといけない。 今回紹介するペドロ・ドミンゴスによる"The Master Algorithm"はすでに出版されて時間が経っていますが、まだ日本語訳が出ていないようですので紹介します。 The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World 作者: Pedro Domingos 出版社/メーカー: Penguin 発売日: 2017/01/26 メディア: ペーパーバック この商品を含むブログを見る こ
ビジネスの現場ではデータを読み取って「なぜそうなるのか?」を考えたり、話し合ったりする場面は多くあります。知りたいのは「広告を出せば売上が伸びる」とか「この薬を飲めば風邪が治る」といった単純なことです。でも、これまでの統計学ではなかなかそこまで踏み込んだことは言えませんでした。 また、データを理解することは人工知能やそれを実現する機械学習にとっても重要です。データの相関関係だけでなく、「なぜ?」を理解する人工知能は実現するのでしょうか。相関関係だけでなく、因果関係がわかることで、人工知能にどのような影響があるのでしょうか? 今回紹介するジューディア・パールの"The Book of Why"は「なぜ?」の学問である因果推論(Causal Inference)を紹介する本です。 The Book of Why: The New Science of Cause and Effect 作者:
機械学習など主に予測を目的とした統計手法に強いイメージのPythonでしたが、統計的因果推論を行うためのライブラリ、“DoWhy”がついにリリースされました。 DoWhy | Making causal inference easy — DoWhy | Making Causal Inference Easy documentation これまで因果推論があまり浸透してこなかった*1データサイエンス界に新しい風が吹くのではと期待が高まります。 一方でこのパッケージが何を可能にし、逆に何ができないのかを理解しなければ、雑なデータ分析が増えて逆に有害なのではと思い、今回ブログを書くことにしました。 先に言っておくと、私自身はPythonをメインに使っているわけではありません(使ったことはあるので一応コードを読んで何が起こっているかくらいはわかります)。したがって本記事の目的は、DoWhyライブ
2, 3年ぐらい前から「シュマンケル・ステューベ」という店でよくハム類を買っている。 特にここ最近は数人単位での集まりが多いので、よくそこに酒のつまみとしてこれらを買っていく機会が多いのだが、すこぶる評判がよい。 店名とおすすめ商品をよく聞かれるので、そういうときにすぐ紹介できるように、記事を書くことにした。 (実は「書きます」と言ってからもう2ヶ月以上経過している。すみません) 場所 自分は勤めている会社が渋谷にあるので、毎回ここで買っている。渋谷駅の地下、東急フードショーの一角にある。 あとは二子玉川とかにもあるみたいだが、行ったことはない。 www.tokyu-dept.co.jp (2021-08-18追記) 2020年3月31日に渋谷店が一度閉店したのですが、2021年7月10日に復活しました。 7月10日、渋谷東急フードショー店がグランドオープン|ドイツソーセージのギフトや通販
砲撃する自走砲(PzH2000自走榴弾砲)。自走砲は戦車によく似ていますが、戦車ではありません。*本編とは関係ありません。 こんにちは、エムスリー基盤開発チーム小本です。 Pythonのパッケージ管理周りでは、 「setup.pyでrequirements.txtを読み込むのが普通なんですよね?」 「pipenv があれば venv はオワコンなんですね?」 「pyenvは要らないんですよね!?」 「Pythonは歴史が古い分、Rubyなどに比べてカオス」 みたいな混乱をよく目にします。 実際、複数のツールがあって(一見)複雑です。また「なぜこうした状況にあるのか」がドキュメント化されているわけでもありません。 なので、私なりに整理してみることにしました。 ※「追伸」を追加しました。この記事では汎用プログラミング言語としてPythonを使うケース(Webアプリとか、CLIツールとか、ライブ
The Seven Tools of Causal Inference with Reflections on Machine Learning JUDEA PEARL, UCLA Computer Science Department, USA ACM Reference Format: Judea Pearl. 2018. The Seven Tools of Causal Inference with Reflections on Machine Learning. 1, 1 (November 2018), 6 pages. https://doi.org/10.1145/ nnnnnnn.nnnnnnn The dramatic success in machine learning has led to an explosion of AI applications and i
「篠田真貴子が選ぶすごい洋書!」第5回 “The Culture Code” by Daniel Coyle 2018年1月出版 『THE CULTURE CODE 最強チームをつくる方法』 著:ダニエル・コイル 訳:楠木 建 (監訳), 桜田直美 (訳) かんき出版、2018年12月5日 今回は「The Culture Code」を取り上げます。本書は、「メンバーの力量の総和より低い成果しか出ないチームがある一方で、メンバーの力量の総和の何倍もの高い成果を出すチームがあるのはなぜか」という問いに挑んだビジネス書です。 本書の英題は、直訳すると「組織文化の原則」くらいの意味でしょうか。元の英語のCode を「原則」としましたが、事例、ルール、マニュアルといったものよりは抽象度が高く、理念やコンセプトよりは具体的、そして原理ほど普遍性はない、といったあたりの意味です。私はまず、組織文化を扱う
植田かもめの「いま世界にいる本たち」第3回 "The Book of Why: The New Science of Cause and Effect" (「なぜ」の本:原因と結果の新しい科学) by Judea Pearl, Dana Mackenzie (ジュディア・パール&ダナ・マッケンジー) 2018年5月出版 人は理由を欲しがる。電車や飛行機が遅れたら原因を知りたくなるし、仕事で失敗をすれば上司や顧客から理由の説明を求められる。 では、ある要素Xが、起こった結果Yの原因だと言えるのは、そもそもどんな状態にあるときなのだろう。 ジュディア・パールは、チューリング賞の受賞経験もあるコンピューター科学者だ。科学ライターのダナ・マッケンジーとの共著である本書は、彼が20年以上研究してきた「因果推論」を初めて一般書としてまとめた本だ。 なぜならなんて云えないよ直感や常識といった便利な機能を
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