Something went wrong, but don’t fret — let’s give it another shot.

東京大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回は状態空間モデルによる時系列予測手法を用いた因果効果の推定手法であるCausalImpactについて紹介します． CausalImpactとは CausalImpactはGoogleによって開発された因果効果推定の方法です．手法の詳細はBrodersen et al. (2015, AoAS)に記載されており，手法を実装したRパッケージも公開されています． CausalImpactは，ある介入が時間変化するアウトカムにどのような影響を与えるかを推定（推測）するための手法です．時間変化するアウトカム（時系列データ）に対して因果効果を推定する有名な方法としてDifference-in-Difference (DID)がありますが，DIDよりも緩い仮定のもとで時間変化する因果効果を推定できる方法として知られています． CausalImpactのコ

プレスリリース グノシーでGPT-3を活用した「動画AI要約記事」開発 2月24日よりβ版を提供決定 ユーザーと価値ある動画コンテンツとのマッチング機会を最適化 株式会社Gunosy（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：竹谷祐哉、以下 Gunosy）は、情報キュレーションアプリ「グノシー」にて、動画コンテンツの要約文を自動生成し記事化する、「動画AI要約記事」の開発を行い、2023年2月24日（金）よりβ版（テスト版）の提供を決定したことをお知らせいたします。 本機能は、グノシーのアプリケーションをインストール後、タブ検索にて「注目動画AI要約（β版）」を選択頂くと、どなたでもご覧頂くことが可能となる予定です。この機会にぜひお試しください。 ■動画AI要約記事概要 動画コンテンツを数行程度の文章に自動要約し記事化いたします。要約文章から元動画を見たい場合は、記事内のリンクから動画へ遷移し閲

2023年2月16日開催、サイバーエージェント メディア事業部主催のデータ活用に関する勉強会「メディアサービスにおけるデータ・AIの活用事例 #2」登壇資料です。 https://cyberagent.connpass.com/event/270224/

地方拠点の一つ、九州支社に所属しています。サーバ・ストレージを中心としたSI業務に携わってましたが、現在は技術探索・深堀業務を中心に対応しています。 2018年に難病を患ったことにより、定期的に入退院を繰り返しつつ、2023年には男性更年期障害の発症をきっかけに、トランスジェンダーとしての道を歩み始めてます。 Hugging Faceってご存じですか？ AIを使用したプログラム・スクリプトを作る際、ゼロから起こす場合は以下のような部分を作り込んだり、Githubなどのリポジトリサイトからソースを入手したりする必要があったりします。 AIモデル トレーニングのためのロジック 評価・テストのためのロジック データローダ トレーニング・評価データを読み込むためのフォーマット、読み込み処理・変換処理など チェックポイントの書き出し Hugging Faceというサイトは、学習済みモデルやデータセッ

こんにちは、エムスリーデザイングループでチームリーダーをやりながらエンジニアリングGも兼務しているプロダクトデザイナーの大月です。 私が所属しているエムスリーのデザイン組織は以下２つの強みがあります。 多様性 スピード 特に日々の業務では"スピード"をとても大切にしており、 デザインを早くすることで、検証回数を増やし、PDCAを多く回し、価値創造を加速することを意識しています。 こうしたエムスリーのスピード文化から、日々の業務を効率化できるFigma活用法もデザイナーのみんなで学びあっています。 今回は、エムスリーのデザイナー間で話題になった、意外と知らなかった、知っているだけで日々の業務が一気に楽になった！というFigma活用術を紹介します。 少しでもFigmaでのデザイン作業をスピードアップさせたい方の参考になれば幸いです！ 爆速のための3種の神器 1. 秩序をつくる ファイル構成とコ

この本の概要 Go言語ユーザーとして，「もう一段レベルアップしたい」「開発に使いたい」と思っている方に向けた，Go言語の解説本です。関数やパッケージの使い方，並行処理，テストといった基本的なトピックにおいて，「こう書くと綺麗になる」「こう書くとパフォーマンスが上がる」といったエッセンスを紹介します。後半ではCLIアプリ／Webアプリの開発手順や，現場で使われている便利なパッケージなど，著者が業務やOSSの開発で培った技術をふんだんに紹介します。 こんな方におすすめ Go言語の入門を終え，さらに深く学びたい人 第1章　プログラミング言語Goとは 1.1　Goの簡単な歴史 1.2　Goの立ち位置 1.3　Goが利用される場面 標準でUTF-8をサポート マルチプラットフォーム 並行処理の扱いやすさ ストリーム指向 シングルバイナリ 1.4　教育用途としてのGo 1.5　なぜGoが使われるのか

今あらためて考えるフルリモートでうまくいくプロダクトチームの作り方！ https://yojo.connpass.com/event/271366/ 上記イベントでの発表資料です。

ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。MS統括本部の宋です。自然言語処理分野において、GPT-3やChatGPTなどの大規模言語モデルが次々開発され自然な文書が生成できることで話題になっています。私が所属するデータインテリジェンス部では大規模言語モデルを使った広告文の自動生成に取り組んでいます。本記事では広告文自動生成の仕組みと業務で活用できるように工夫した点についてお話しします。 取り組みの背景 検索連動広告（検索したキーワードに連動して表示される広告）を利用している広告主はユーザーが興味を持ってくれる広告文を日々考え、改善しています。私たちのチームは広告効果の改善を目的としたソリューションをData Marketing Solution（DMS）として

昨日（2/10）の話ですが, 2020年以来3年ぶりにデブサミに参加・登壇させていただきました（前回の登壇報告はこちら）. 数あるセッションの中から私のトークにお越し頂き, 誠にありがとうございました！ また, 発表練習の機会を頂き, フィードバック・応援を頂いた所属企業*1のチームメイトおよび #pyhack（Python mini Hack-a-thon）の皆様, そして企画から本番まで伴走して頂いたデブサミの運営・スタッフの方々にもこの場を借りて改めて御礼申し上げます🙏 登壇の備忘録を兼ねて, このエントリーでは以下のラインナップを元に, 発表の振り返りと今後の話なんぞ書きたいと思います. TL;DR 登壇した理由と背景 どういう話だったか 参加者へのお土産 結び TL;DR 技術力向上, キャリア形成そして自分の趣味という観点で今後も周りが「ドン引き」する程度にエンジニアリングを

こんにちは。技術部平山です。 今回は、ゲームにおけるA/Bテスト について論じます。 「論じます」で始めたことで察しがつくかとも思いますが、今回はブログではありません。 媒体はブログですが、ブログの容量ではない代物になっております。3.5万字(115KB)超えです。 ゲームにおけるA/Bテストについて、実施の方法や問題点、 倫理的側面に至るまで幅広く書き連ねてみました。 読んで欲しいのはどちらかと言えば同僚なのですが、 そういう時にはまず社外に出してしまった方が良いものですので、 ブログにしてしまいます。 比較的同業の方が読むことを想定しているため、 図表を用いてわかりやすくすることはしておりません。 これを書いた人間は何者か 技術的な問題の前に ゲームにおいても構図は全く同じ A/Bテストが可能である条件 A/Bテストの手続きを概観する 振り分け アプリ内振り分けの場合 Firebase

こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日は論文をGPT-3.5系API用いて要約してみようと思います。 プロンプトエンジニアリングの参考にもなるかもしれません。 論文全体の自動翻訳はこちら: ※OpenAI GPT-3.5シリーズには code-davinci-002, text-davinci-002, text-davinci-003 が含まれます (https://platform.openai.com/docs/model-index-for-researchers) 概要 主にArXivに投稿されている英語論文を セクション単位 で要約するものです。 文章抽出には今回はGROBIDを用い、要約にはGPT-3.5を使います。 OpenAI APIについて サインアップ https://platform.openai.com/

Information 2024/1/8： pandas , Polars など18を超えるライブラリを統一記法で扱える統合データ処理ライブラリ Ibis の100 本ノックを作成しました。長期目線でとてもメリットのあるライブラリです。こちらも興味があればご覧下さい。 Ibis 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/e0244aa2194af8a1fee9 はじめに どうもこんにちは、kunishouです。 この度、PythonライブラリであるPolarsを効率的に学ぶためのコンテンツとして 「Python初学者のためのPolars100本ノック」 を作成したので公開します。こちらは2020年9月に公開した「Python初学者のためのpandas100本ノック」の問題内容をPolarsのメソッドに合わせて修正、再編したものになります。本コンテン

はじめに 2023年になって日が経ってしまいましたが、今年も深層学習の個人的ハイライトをまとめたいと思います。今回は研究論文5本と応用事例4つを紹介します。他におもしろいトピックがあれば、ぜひコメントなどで教えて下さい。 AIの研究動向に関心のある方には、ステート・オブ・AIガイドの素晴らしい年間レビューもおすすめします。また、私が過去に書いた記事（2021年、2020年、2019年）もよろしければご覧ください。 * 本記事は、私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し、適宜加筆修正したものです。元記事の方も拡散いただけると励みになります。 ** 記事中の画像は、ことわりのない限り対象論文からの引用です。 研究論文 Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis 著者: Matthew Tancik, Vincent Casser,

🔥 CustomGPT.ai Outperforms OpenAI in Industry RAG Benchmark. 🔥

数理最適化案件とAI/機械学習案件とのアナロジー　「やってみなければわからない」中で僕たちDSはどうするか本記事では表題に関して、脳筋系ゆるふわVTuberこと入社2年目DSの岡部がお送りいたします。（DS=データサイエンティスト） 発... ◆【理論・実践】（2021年時点で）オススメの参考書 最大のアップデートはこちらの2冊です。参考書は時代の流れに合わせていいものが出てくるものですね。もちろん過去の参考書にもいいものはたくさんありますが、日進月歩の分野である以上、新しいものに軍配が上がりやすい構図はあると思います。 しっかり学ぶ数理最適化　モデルからアルゴリズムまで Pythonではじめる数理最適化： ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう 以下それぞれの所感です 【理論】「最適化分野全般を知るための『最適解』」とも言われている教科書 僕が最適化にハマっていた当時は様々な本

Developers Summit 2023での発表資料です。 ソフトウェアテストを専門としない人が、どんな本で、どんな順番にソフトウェアテストを勉強すればいいのかについて、主観のみで語っています。

2023年2月7日のMicrosoft発表イベント、および同8日のGoogle発表イベントの内容をまとめています。いずれも検索エンジンに搭載されるAIサービスに関する新プロダクトが発表されました。 このページは随時更新しています。 Microsoft、AIを搭載した新しいBingと Edgeブラウザを発表 Microsoftイベントの発表内容（日本時間 2023年2月8日午前3時〜） 従来の検索サービスは複雑な質問の回答に適していない 従来の検索結果画面とAIチャットウインドウ GPT-4相当の技術を搭載 ChatGPTよりも自然で意図にあった回答をするデモを披露 違法行為を促進しないための安全システム 新しいBingのデモ画面 AIを搭載した新しいBingの概要（Microsoft公式発表資料より） Bing Webmaster Guidelines 会話型検索に関する記述 Google

私は「野菜炒め」がヘタだ。 レシピを見ないレパートリーが沢山ある。クックドゥに頼らずとも、冷蔵庫のありあわせでそれらしい何か作れる。自分のための一皿を手早く作ったり、家族のためのごちそうを丁寧に作ることができる。料理はできるほうだと思っている。 だが、野菜炒めが上手にできない。 だいたい冷蔵庫の残り物―――半分だけ残った人参とか、中途半端なキャベツとか、ちょっとしなびたほうれん草と豚コマ―――を適当に炒めるのだが、これが上手くできない。べちゃっと水っぽくなる。 もちろん、素材の大きさを切りそろえたり、火の通りを考えて投入しているが、安定しない。上手くいくときも（たまに）あるけれど、中華屋さんの野菜炒めにはならない。youtubeの料理指南を見ると、デカい中華鍋＋強い火力でねじ伏せているけれど、我が家にそんなものはない。 やっぱり道具かな、と思っていたが、ウー・ウェンさんのこの本で、目が開い