木星を継ぐもの 〜JupyterLab よこんにちは〜 | Research Blog
AI Lab で主に NLP を担当している張です。 突然ですが、まだ Jupyter Notebook で消耗していませんか？ 2011 年に IPython Notebook (現 Jupyter Notebook) の登場1によって研究やデータサイエンスの環境は一変しました。 それまではソースコードの実行やグラフの出力、メモやノートなどをすべて別々に取っておく必要があったものが、このツールによって一箇所にまとめて表示できるようになり、管理や閲覧が一元化され圧倒的に便利になりました。IPython Notebook の登場は研究者やデータ分析する人に革命的な効率改善をもたらしたのです。まさに働き方改革です。 2019 年現在、初登場から約 8 年もの年月が過ぎました。この 8 年の間に Python のバージョンは 3.2 から 3.7 にあがり、GPU は GTX 500 番台から
論文紹介：The Selective Labels Problem: Evaluating Algorithmic Predictions in the Presence of Unobservables | Research Blog
論文紹介：The Selective Labels Problem: Evaluating Algorithmic Predictions in the Presence of Unobservables By yasui 因果推論 機械学習 論文紹介 今回はちょっと変わった機械学習の評価方法を提案している論文の紹介です。 The Selective Labels Problem: Evaluating Algorithmic Predictions in the Presence of Unobservablesという論文で、2017年のKDDにて発表された物です。 人間の意思決定の結果を元のデータとして機械学習でより良い意思決定を行いたい場合に直面する問題を定義し、その中でより適正な評価方法を提案しているといった内容です。 AILabで行なっている論文読み会で発表した際の資料も参照して
Jupyter Notebook の Tips をまとめてみた | AI tech studio
こんにちは、AI Lab の馬場です。 このブログは CyberAgent Developers Advent Calendar 2016 の11日目の記事です。 昨日は sitotkfm さんの「ログを集める時に気をつけたいポイント」という記事でした。 この記事では、僕が仕事でデータ分析をやっていく上で大変お世話になっている Jupyter Notebook の Tips をまとめてみます。Jupyter Notebook では便利な機能がたくさんあるので、ちゃんと使うと無駄作業の削減になります。僕もこれまで分析途中で「あーこれができたらなあ」と検索しては時間をつぶしてきたので、ここでまとめて記憶にとどめておきたいと思います。 図表・可視化系 notebook 内に図を表示したい 単純に jupyter notebook を起動して、pyplot などでグラフを描画しようとしても、図は
【Akka入門の入門】Part.1 メッセージを送る | Scala Tech Blog
初めまして、新卒の増田と申します(^o^) 入社後はJavaを使っていて、チームを異動して初めてScalaを触り始めた・・・ という頃に、Akkaというフレームワークを使うので勉強するように言われました(^o^;) まず入門書を買おうとしたのですが、日本語の本がない・・・(T_T) ドキュメントも英語だし何書いてあるのかさっぱりわからない・・・(T_T) Scalaも始めたばっかでよくわからない・・・(T_T) という状況だったので、英語でもドキュメントより入門書の方がまだ理解できるかも・・・と思い『Developing an Akka Edge』という本を購入しました。 その本を読みながら、ドキュメントを読みながら、先輩に聞いたり調べながらAkkaについて勉強したことをスライドにまとめました！ ただとても長いので、このブログでは簡潔なまとめ＋説明のための簡単なコードを書いていきます(^o
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