ブログでレポートするのを忘れていましたが、2月に開催されたJAWS Days 2019で"AWS本 我々はこうして「AWS本」を書いた！ 〜十人十色〜"というセッションに登壇していました。商業誌・同人誌のAWS本の作者たちが集まって、執筆について語るという内容でした。 同人誌の執筆環境 登壇者の皆さんの話は、執筆方法・テーマの考え方・同人誌（技術書典）を取り巻く環境・お金にまつわる話と、どれも非常に興味深かったです。その中で、個人的に衝撃を受けたのが同人誌の執筆環境です。本を書く工程として、企画に始まり執筆⇒校正⇒組版⇒製版といった工程があります。執筆から製版までのプロセスを支援するツールとしてRe:Viewという書籍執筆支援システムがあります。原稿書くだけであればMarkDown形式というのが多いのですが、スタイルの指定など表現力に難があります。そういった部分までサポートするRe:VIE

はじめに RCTが使えない場合の因果推論の手法として傾向スコアを使う方法があります。 傾向スコアの算出はロジスティック回帰を用いるのが一般的ですが、この部分は別にlightgbmとか機械学習的な手法でやってもいいのでは？と思っていましたが既にやっている記事がありました。 統計的因果推論(3): 傾向スコア算出を機械学習に置き換えてみると - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 統計的因果推論(4): 機械学習分類器による傾向スコアを調整してみる - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 機械学習系の手法で算出した傾向スコアの値は、どうやら実際の確率とはずれが生じるようで、calibrationを行った方がよいということでした。 この部分について、実際にそうなのかが気になったので試してみることにしました。 実装 データは上記記事と同様に岩波データサイエンスvol3のものを使用し

そろそろ、ゲームデザインの話もしていこうかと思う。今回は、ゲームが面白いとはそもそも何なのか？そもそもゲームとはなんなのかを紐解き、そこからどうすれば面白くなるのかを書いていこうと思う。 そして、最初に本記事の結論を書いておく。 ・ゲームとは学習を嗜好品化したものである ・人が学習から面白いと感じるには条件がある＝フロー理論この二つが、本記事の結論である。面白いと思ったら、この先を読み進めていただければ幸いだ。 そもそもとして、今回の記事をnoteに書こうと思った理由の一つとして、毎年新卒に向けて同じような話をするのだけれど、ずっと張り付いて教えられるわけでもないし、必要になったタイミングで情報を提供しないと、なかなか身に付かないので、これ参考にすると良いよというような似たようなまとまったリファレンスがほしかったのだ。でもそのようなリファレンスは存在しないので自分で書こうと思った次第だ。

不動産投資に必要な物件資料の読み解き方を学ぶ連載。第3回は、土地の形状や隣地との位置関係、境界などが記された「公図」について学ぶ。土地の価値や将来的なリスク、出口戦略の考え方などにも関係する資料だが、どのような見方をすればいいのか明確に分かっていない投資家もいるかもしれない。 前半では、行政書士で元土地家屋調査士の片岡美穂さんの解説を基に、公図の基本的な見方について紹介。後半では片岡さんに加え、不動産業界に詳しい若林雅樹さんに実際の公図のサンプルを見てもらい、具体的にどのような観点で公図をチェックしていくのか検証する。 【取材協力】 片岡美穂さん バブル期に不動産会社で営業を経験し、その後、土地家屋調査士に転身。約15年にわたって不動産に関する調査・測量などの実務に携わり、現在は行政書士として業務を行う傍ら、古家を再生した戸建て投資にも取り組んでいる。大阪生まれ、大阪育ち。 若林雅樹さん