はじめに初めまして。メディア研究開発センター（M研）の福沢と申します。 2022年12月に朝日新聞社に中途入社しました。これまで主に画像処理や画像認識の研究開発に携わってきましたが、現在はマルチモーダル基盤モデル（Foundation Model）の構築手法について研究しています。 今回、社内業務の効率化を図るために、全国高等学校野球選手権大会（全国高校野球選手権大会）の地方大会で弊社の記者が試合現場で撮影した大量の選手写真から、販売可能な写真を自動で選別するプロセスを検証しました。この自動化のプロセスをご紹介させて頂きます。 また、M研では自然言語処理だけでなく、音声認識や画像処理・画像認識、マルチモーダルなど幅広い研究開発を進めています。ぜひ、興味をお持ちいただければ幸いです。 自己紹介もともと中国出身で、2009年に留学のために日本に渡りました。故郷は上海から北に約300キロほど離れ
オンラインショップの商品検索改善に挑戦！KDD CUP 2022で9位入賞した手法の紹介 - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ
ドコモの落合です。ドコモR&DではAI・データサイエンス分野での実力向上のために毎年KDD CUPに参加しています。KDD CUPはデータマイニングの国際学術会議であるKDDで開催されている、1997年からの歴史がある世界最高峰のデータ分析コンペです。 今年のKDD CUPは、Baiduが主催するSpatial Dynamic Wind Power Forecasting Challengeという風力発電量の予測タスクと、Amazonが主催する ESCI Challenge for Improving Product Searchというオンラインショッピングにおける検索のタスクでした。Amazonのタスクはさらに3つに分かれており、オンラインショッピングにおける検索ランキングの精度改善（Task1）、ユーザーの検索キーワードと検索結果の商品の関係性分類（Task2）、検索結果の商品が代替品
はじめに こんにちは、Datadog Japan で Sales Engineer をしている AoTo です。 この記事は AoTo Advent Calendar 2023 7日目の記事です。 Datadog は OpenTelemetry に対応しているのか、何ができるのか、あまり知られていないかもしれません。結論から述べると Datadog は OpenTelemetry に対応しており、多くのことを実現できます。 2023年に発表された Datadog の OpenTelemetry をはじめとする OSS への取り組みの公式ブログをベースに、Datadog が OpenTlemetry で計装・収集した監視テレメトリデータをどのように扱えるのか紐解いていきます。 経緯 Datadog は Opentelemetry プロジェクトの発足前、StatsD をはじめとして OpenT
【オプション】ガンマを徹底解説！【ヘッジ取引で重要！】
この記事では、DMI(方向性指数)のTradingViewインジケーターを14個紹介します！ 目次 DMIバー ADXヒートマップ 正規化ADX DMIによる利食いシグナル DMIによるトレンド発生検出 出来高withDMI DMIヒストグラム DMIモニタリング DMI線形回帰チャネル DMIカラー DMI＆ボリンジャーバンド １．DMIバー このインジケーターは、ADXや±DIの数値に応じてローソク足の色が変化します。 黄色：ADXが20未満 ライム色：ADXが20を超え、+DI> ... この記事では、TradingViewのユニークなインジケーターを10個紹介します！ 目次 イントラバーアナライザー 出来高テープ EWOシグナル フラクタルトレーリングストップ マルチMA乖離率 トムデマーク・トレンドライン サークルブレイク ミニチャート １．イントラバーアナライザー このインジケ
2020-03-27 地震の予測マップと発震間隔ヒストグラム 28日の地震列島は、浦河でM4.9、震度3！ - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ ⚫ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 各領域の時系列データは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです ⚫ 西域_時系列：西域そのものであり、フィリピン海プレートの影響直接 ⚫ 中域_時系列：中域から西域を除き、日本海溝から太平洋プレートの影響直接 ⚫ 東域_時系列：東域から中域を除き、千島海溝から太平洋プレートの影響直接 ＝ 最新地震情報３月２８日（M3.0以上かつ震度1以上）です ＝ Yahooさん [4] より掲載（元データは [気象庁] さん）、マップ上★が震源位置 ★ 28日04時33分、浦河でM3.8、深さ70km、震度1 東域_
[R][Stan]マルコフ連鎖モンテカルロ法の実践ガイド2: ランクプロット他 - ill-identified diary
概要A. Vehtari, Gelman, Simpson, Carpenter, & Bürkner (2020)で提案されているマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)の収束確認方法を紹介する. これらはや有効サンプルサイズ(ESS)といった従来よく使われた方法の問題点を解消したものである. 特に重要な, 以下の概念の使い方を紹介する. 正規化ランクと中央値まわりの畳み込み bulk-ESSとtail-ESS ランクプロットを始めとする, 上記の視覚化 今回紹介する方法の多くはbayesplotパッケージで用意されている. これは去年Tokyo.Rの5分間LTやるために書いたものの続きである.ill-identified.hatenablog.com 2021/4/7 追記: この論文は Bayesian Analysis 誌にアクセプトされたらしい (DOI: 10.1214/20-B
![[R][Stan]マルコフ連鎖モンテカルロ法の実践ガイド2: ランクプロット他 - ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6495de2d9bdc855b4c92d8864bfcae50dd8e50ca/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fi%2Fill-identified%2F20200520%2F20200520234535.png)
ネットワーク理論、別名で、グラフ理論は、グラフ・ネットワークに関する研究領域です。ネットワークで扱える対象は、通信ネットワーク、物流ネットワーク、鉄道ネットワーク、エネルギーネットワーク、経済社会ネットワークなどが典型です。ネットワーク理論では、工学的な領域では、最短路問題、最小費用流問題、最大マッチング問題、経済社会的な領域では、金融システムの安定化問題、イノベーションの波及問題、感染症拡大対策などが取り扱われています。簡単なグラフ（ネットワーク）理論の解説については、ネットワーク理論入門（pdfファイルです）を参照ください。 ネットワークは、頂点（vertex, node）と辺（edge, arc）からなる構造、グラフ構造を特徴としています。通常、頂点や辺は、重み（weight）などの属性を持ちます。ネットワークでは、辺の重み（weight）も考慮します。 Pythonでは、グラフ
写真の空を置き換え
Photoshop ユーザーガイド Photoshop の概要 夢をカタチに Photoshop の新機能 初めての写真編集 ドキュメントの作成 Photoshop | よくある質問 Photoshop の必要システム構成 Photoshop とは Photoshop とその他の Adobe 製品およびサービス Photoshop で Illustrator アートワークを作業する InDesign での Photoshop ファイルの操作 Photoshop 用 Substance 3D マテリアル Photoshop の Capture アプリ内拡張機能の使用 Photoshop iPad 版（中国本土ではご利用いただけません） Photoshop iPad 版 | よくある質問 ワークスペースについて システム要件 | Photoshop iPad 版 ドキュメントの作成、表示、書き
「FreeStyle リブレLink」の提供を開始
アボット、スマートフォンをかざすことで日常の糖尿病管理に用いることができる日本で初めてのアプリ「FreeStyle リブレLink」の提供を開始 日本で初めてとなるスマートフォンをかざすことで日常の血糖管理に用いることができる本アプリは、糖尿病患者さんの日常的な指先穿刺による血糖測定を必要としません 。1スマートフォンで一瞬スキャンすることで、服の上からでも瞬時にグルコース値を読み取り血糖変動、矢印による血糖変動傾向、履歴、パターンなどを表示します。FreeStyleリブレLinkとクラウドベースの糖尿病管理システムである「リブレView」を連携させることで、豊富なデータに基づいたオンライン診療が期待されます。 2021 年 2 月 10 日— 持続血糖測定の世界的リーダーの一社2であるアボットジャパン合同会社 （本社：東京都港区、代表執行役員社長：武知秀幸）は、スマートフォンでスキャンす
stanのマニュアル、わけわかんねーよ
この記事は、stanでモデルを組むことは出来てとりあえず走らせたけれどもRhatが1.0になってくれない。モデルの改良なり、サンプリングパラメータの調整で切り抜けたいが、「stanのマニュアルを読んでも、わかんねー」と思った時にどういう役に立てばと思います。 実際にはHMC（ハミルトンモンテカルロ）一般の話なので、pyMCとかでも事情は一緒ですが、Stanが使っている語彙で説明します。具体的には以下のパラメータや警告の意味が「わかんねーよ」っていうのに対して簡単な事例で説明したいと思います。 なお、この解説の元ネタとなっている論文はこちらです、ただ此方だと直接stanのパラメータ・警告とは直接結びついてないので本文書を書きました。https://arxiv.org/pdf/1701.02434.pdf sampligパラメータstepsizestepsize_jittermetric :
こんにちは。大学院を少しお休みしてインドのITスタートアップでデータサイエンスのインターンをしているMasanori(Masanori_724)です。 インターンをしている企業はインド系の企業で日本人はおらず、また、インドに来て1週間経ちましたが未だに僕の住む街では日本人に出会ったことはありません。そんな環境でデータサイエンティストを目指して奮闘中です。 インターンではPM2.5の値の時系列解析に取り組んでいます。そのため、時系列解析についてよく調べているのですが、モデルの理論やコーディングの話は多いですがデータの可視化についてはあまり触れられていない印象でした。 時系列解析について色々調べてるけどモデルの理論＋実装の記事は多いけど可視化について書いてる記事は少なそう — Masanori🇮🇳 (@Masanori_724) September 24, 2019 しかし、僕は統計が専門
2020-08-23 地震の予測マップと発震日予測 24日の地震列島は、滋賀北部でM3.2, 震度1！ - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ ⚫ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 各領域のデータは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです ⚫ 西域：西域長方形そのものであり、フィリピン海プレート影響領域 ⚫ 中域：中域長方形から西域を除く、日本海溝から太平洋プレート影響領域 ⚫ 東域：東域長方形から中域を除く、千島海溝から太平洋プレート影響領域 ＝ 最新地震情報８月２４日（M3.0以上かつ震度1以上）です ＝ Yahooさん [4] より掲載（元データは [気象庁] さん）、マップ上黒枠緑印 ⚫ が震源位置 ⚫ 24日03時06分、長野北部でM3.0、深さはごく浅く、震度2 中域
#4 マチコ先生とニャー助のデータサイエンス 「統計学の基本ってなにニャ？ その１：代表値」編: Rバージョン 全20講｜米国大学教授が教える「ニャー助とマチコ先生で学ぶAI・データサイエンス」
#4 マチコ先生とニャー助のデータサイエンス 「統計学の基本ってなにニャ？ その１：代表値」編: Rバージョン 全20講 某猫カフェにてマチコ先生: ねえ、ニャー助、昨日の夕食はどんなものを食べたの？ ニャー助: 昨日はお寿司を食べたんだニャ！でも、いろんな種類のネタがあって、どれがいいか迷っちゃったニャ… マチコ先生: そっかー、好きなものは選ぶのが難しいよね。でも、統計学の基本を使えば、ニャー助がどんなネタを好むかを予測することができるかもしれないよ。 ニャー助: えっ、本当にニャ？どうやってニャ？ マチコ先生: まず、これまで食べたお寿司のネタとその回数を記録して、平均値を計算すれば、ニャー助がどのネタをよく選ぶかがわかるの。それに、分散や標準偏差を使って、ニャー助の選び方のばらつきも調べることができるわよ。 ニャー助: なるほどニャ！それなら、自分の好みをもっとよく理解できるニャ
pg_catalog をのぞいてみよう 旅行プラットフォーム部エンジニアの吉田です。 本記事では、弊社でメイン DB として使用している PostgreSQL のシステムカタログに関して紹介しようと思います。 ※記事に記載のリンクは 2022/10/31 現在のものとなります。 システムカタログとは システムカタログとは、リレーショナルデータベース管理システムがテーブルや列の情報などのスキーマメタデータと内部的な情報を格納する場所です。 https://www.PostgreSQL.jp/document/14/html/catalogs.html 一般的には information_schema に格納されているテーブル群を指すことが多いと思います。PostgreSQL も information_schema を提供しますが、こちらには SQL 標準で定義された情報のみが格納されていま
【2019】R言語入門 おすすめ本 統計・データサイエンスを始めよう - 草プログラマー、それはつまり草
R言語のはじめるに当たって知っておくべきこと、おすすめの入門書を書きました。 R言語とは 統計解析向け 開発環境 用途 日本語の情報は少ない Pythonとの比較 おすすめ本 RStudioではじめるRプログラミング はじめてのR RユーザのためのRStudio実践入門 R初心者のためのABC R言語徹底解説 Rによるやさしい統計学 Rではじめるデータサイエンス Rクックブック Rグラフィッククックブック 最後に R言語とは オープンソースの統計解析向けのプログラミング言語です。 統計解析向け 研究目的で使われることもおおいですが、まあ統計やらデータサイエンスやらに少しでも興味があるのなら、さわってみるべきプログラミング言語だと思います 統計解析を目的として作られたプログラミング言語ですので統計解析においてはR言語は非常に優秀です。 統計解析用のパッケージがたくさんありますので本格的に統計
2020-11-22 地震の予測マップと発震日予測 23日の地震列島は、豊後水道でM3.5,震度2！ - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 各領域のデータは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです 西域：西域長方形そのものであり、フィリピン海プレート影響領域 中域：中域長方形から西域を除く、日本海溝から太平洋プレート影響領域 東域：東域長方形から中域を除く、千島海溝から太平洋プレート影響領域 ＝ 最新地震情報１１月２２日（M3.0以上かつ震度1以上）です ＝ Yahooさん [4] より掲載（元データは [気象庁] さん）、マップ上黒枠緑印 ● が震源位置 ● 23日02時24分、奄美大島近海でM3.0、深さ20km、震度1 東中西_域外 ●
2020-08-06 地震の予測マップと発震日予測 7日の地震列島は、胆振でM3.3, 震度2！ 解説：南海トラフ評価検討会定例08/07資料出る！ - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ ⚫ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 各領域のデータは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです ⚫ 西域：西域長方形そのものであり、フィリピン海プレート影響領域 ⚫ 中域：中域長方形から西域を除く、日本海溝から太平洋プレート影響領域 ⚫ 東域：東域長方形から中域を除く、千島海溝から太平洋プレート影響領域 ＝ 最新地震情報８月７日（M3.0以上かつ震度1以上）です ＝ Yahooさん [4] より掲載（元データは [気象庁] さん）、マップ上黒枠緑印 ⚫ が震源位置 ⚫ 7日00時35分、三重南東沖でM5.2、深さ380km、震度2 深すぎ対
統計解析ノート（R）｜メディア心理学研究室
Rのインストール 以下のページを参考にインストールする． Rのインストール方法（Windows） dplyrパッケージのインストール 以下のページを参考にインストールする dplyrパッケージのインストール方法（Windows – R） 2変数（定量データ）の相関分析 以下の手順に従うこと １．ヒストグラムにてそれぞれデータの分布を目視で確認 ２．散布図でそれぞれのデータの平面上での分布を目視で確認 ３．データが正規分布に従っているかどうかの確認（コルモゴロフ–スミルノフ検定・シャピロ・ウィルク検定など） （正規分布に従っている場合（パラメトリック手法を適用） ４A－１：相関係数（Pearsonの積率相関係数）を算出 ４A－２：無相関検定を実施 （正規分布に従っていない場合（ノンパラメトリック手法を適用） ４B－１：順位相関係数（Spearmanの順位相関係数など）を算出 ４B－２：無相関
2022-1-17 地震の予測マップと発震日予測 18日の地震列島は、茨城北部でM3.9,震度2！ - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 各領域のデータは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです 西域：西域長方形そのものであり、フィリピン海プレート影響領域 南関：南関東領域の事で、完全に西域に包含される 中域：中域長方形から西域を除く、日本海溝から太平洋プレート影響領域 東域：東域長方形から中域を除く、千島海溝から太平洋プレート影響領域 ＝ 最新地震情報１月１８日（M3.0以上かつ震度1以上）です ＝ Yahooさん [4] より掲載（元データは [気象庁] さん）、マップ上黒枠緑印 ● が震源位置 ● 18日03時35分、父島近海でM4.5
配偶者控除を考える
立法と調査 2014.11 No.358（参議院事務局企画調整室編集・発行） 11 配偶者控除を考える 財政金融委員会調査室 伊田 賢司 はじめに 昭和 36 年度税制改正で配偶者控除が創設されてから、 およそ半世紀となる。 配偶者控除 は、納税者（以下「夫」とする。1 ）の所得稼得への妻の貢献（いわゆる内助の功）を税制 上評価するなどの趣旨で導入されたものであるが、 創設から 50 年余りが経過し、 控除をと りまく環境は大きく変化した。例えば、配偶者控除は専業主婦を前提とした制度と解され ているが、近年、共働き世帯が専業主婦世帯を上回っている。また、人口減少社会に突入 した我が国が経済成長を続けていくためには、女性の労働力の活用は重要な課題となって いる。 こうした中、第二次安倍内閣の発足後、自民党は、 「J－ファイル 2013 総合政策集」 （平 成 25 年６月）において、配偶者控
2021-07-10 地震の予測マップと発震日予測 11日の地震列島は、能登でM4.0,震度4！ - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 各領域のデータは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです 西域：西域長方形そのものであり、フィリピン海プレート影響領域 南関：南関東領域の事で、完全に西域に包含される 中域：中域長方形から西域を除く、日本海溝から太平洋プレート影響領域 東域：東域長方形から中域を除く、千島海溝から太平洋プレート影響領域 ＝ 最新地震情報７月１１日（M3.0以上かつ震度1以上）です ＝ Yahooさん [4] より掲載（元データは [気象庁] さん）、マップ上黒枠緑印 ● が震源位置 ● 11日03時49分、奄美大島北西沖でM
MACDとは | 計算方法や使い方、ダマシの防ぎ方を徹底解説
「MACD」とは移動平均線を元にしたテクニカル分析指標 「MACD」を利用した「ヒストグラム」や「EMA」なども一緒に覚えましょう MACDは数あるテクニカル分析手法の中でも、特に使用頻度・重要度の高い指標です。世界中のトレーダーがMACDを1つの指標にして取引を行っています。 本記事ではそんなMACDの特徴から利用法、実際のトレードでの効果的な使い方まで詳しく解説していきます！ MACDの基本情報 ひとこと特徴,移動平均線を元にしたテクニカル指標 ジャンル,オシレーター系 難易度,初級テクニカル分析 使うタイミング,主にレンジ相場 主な使い方,**ゴールデンクロス**で買い、**デッドクロス**で売り 【MACDのポイント】 MACDは「Moving average Convergence/Divergence Trading Method」の略称で、日本語に訳すと「移動平均・収束拡散ト
はじめに さまざまな確率分布に従う乱数を作成して、ヒストグラムを描いてみたくなる日は誰にでもあると思います。 大丈夫。いつだって、世界の素晴らしいプログラマ達が驚くべきライブラリを作ってくれています。たとえ有名ではないライブラリでも、見つけてちゃんと使ってあげると、魔法のようなことが簡単にできたりします。 この記事では、素晴らしいRubyのライブラリを２つ紹介します。Numo::GSL と Flammarionです。これらを使うことで、驚くほど簡単に乱数を生成してヒストグラムが描出できます。 準備編 インストールは若干面倒なので、飛ばして、最後までいったら戻ってきて見てください。 Numo::GSLとFlammarionをインストールする Numo::GSLをインストールする Numo::GSL はGNU Scientific Library (GSL) のバインディングです。Ruby界に
ウェブサイト検索 すべての記事Laravel PHP Web フレームワークを Ubuntu 20.04 にインストールする方法 Ubuntu 20.04 に Elgg ソーシャル ネットワークをインストールする方法 Debian 10 に Netdata をインストールする方法 Ubuntu 20.04 に Apache Cassandra をインストールする方法 Ubuntu 20.04 LTS に Grafana をインストールする方法 Debian 11 に Let's Encrypt SSL を使用して DokuWiki をインストールする方法 Ubuntu 20.04 に Terraform をインストールする方法 Debian 11 に NFS サーバーをインストールして構成する方法 Apache を使用して SuiteCRM をインストールし、Debian 11 に無料の
MACDは、移動平均線をもとにしたテクニカル指標です。値動きを追うよりも早く相場の転換点を分析することができます。 ボリンジャーバンドや一目均衡表などと並び、多くの投資家に使われています。 この記事では、テクニカルアナリストの筆者が、MACDの基本から分析方法、活用方法について徹底的に解説してゆきます。 ひとこと要約 MACDは、移動平均線よりもわかりやすい売買シグナルを提示してくれるトレンド変換を見極めるのに役立つMACDとRSIを組み合わせて精度を高められる 目次 MACD（マックディー）とは？MACDの見方、基本的な売買ルールMACDはどのような状況で使うかMACDと相性のいいテクニカル手法についてまとめと注意点 MACD（マックディー）とは？ MACD(マックディー)とは、2本の移動平均線からトレンドの強さを測るオシレーター系※のテクニカル指標です。MACDはMoving Aver
はじめに ※このブログは東京大学大学院 情報理工学研究科の授業「映像メディア学」のレポートとして書かれたものです。 深層学習ではデータとラベルを用いてモデルを学習する、所謂データドリブンな手法が用いられています。しかし膨大なデータに対してラベルを付与する作業は非常にコストがかかるため、大規模データセットの作成は非常に困難であるのが現状です。そのため近年、ラベルを用いずにモデルの事前学習を行う自己教師あり学習、特に画像処理の分野では対照学習の研究に注目が集まっています。このブログでは対照学習手法の一つであるSimCLRの論文を読み、再現実装を通して理解を深めるものとなります。 論文読み A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations [Ting Chen+ ICML20] https://arxiv.
これです： http://watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/fujiwara/doc/fujiwara_ibis2006.ppt.pdf この研究成果は論文化されているようですが, オープンアクセスではないみたいです： https://search.ieice.org/bin/summary.php?id=j91-d_4_889&category=D&year=2008&lang=J&abst= 本文中のコードはすべてRです. カイ二乗検定 データのある点 は固定とし が正規分布, に従うというモデルを考えます. 今回は簡単のため になるよう, データが適切にスケーリングされているとします. 変化点なしのモデルは , に相当します. ふつうの尤度比検定を行うことを考えます. 対数尤度比は, 変化点ありのモデルの尤度を変化点なしのモデルの尤度で
はじめに こんにちは！ABEJAでプロダクトマネージャーをしている栗林です！ ABEJAでは小売店舗での顧客行動を分析するInsight for Retailというプロダクトや、オフィスDX事業をはじめとして、物理世界の現象を機械学習などが適用可能なデジタルに変換する部分にも強みがあります！ 本日のTech Blogでは、安価かつ小型な加速度・角速度センサーを用いて製造業や物流業における作業者の行動や状態を推定する手法についてまとめました。 背景 みなさんは製造業や物流などにおける、正味作業時間という言葉をご存知でしょうか？ 正味作業時間とは実際の作業に充てられた時間を差します。 例えば、組み立て作業の際に必要となる道具や在庫が近くに無く、作業者がものを探したり歩行して取りに行ったとします。このときの準備や段取りにかかる時間は準備時間や付帯作業時間と言われ、作業工程において生産をおこなえて
RによるEDA(探索的データ解析)
ナバ この記事では、EDAの「目的」と「Rによる実例」を紹介します！ EDAってなに？ EDA（Exploratory Data Analysis, 探索的データ解析）とは、データの特徴を捉えるための手法の総称です。 統計モデリング過程において、EDAはモデリングの補助的に用いるものです。 [参考文献] Shmueli, G.(2010). To explain or to predict?. Statistical science, 25 (3),289-310. EDAの目的には、以下のようなものがあります。 目的変数の特徴を探る個々の特徴量の特徴を探る特徴量同士の関係を探る特徴量と目的変数の関係を探る 上記の目的のためにEDAで行うことは、データの要約といえます。 要約の方法は、「数値化による要約」と「可視化による要約」に分類できます。 以下では単純なデータに対して、Rを使用したED
この連載では、データをさまざまな角度から分析し、その背後にある有益な情報を取り出す方法を学びます。 データの収集方法、データの取り扱い、分析の手法などについての考え方を具体例で説明するとともに、身近に使える表計算ソフト（ExcelやGoogleスプレッドシート）を利用した作成例を紹介します。 必要に応じて、Pythonのプログラムや統計ソフトRなどでの作成例にも触れることにします。 数学などの前提知識は特に問いません。肩の力を抜いてぜひとも気楽に読み進めてください。 筆者紹介： IT系ライターの傍ら、非常勤講師として東大で情報・プログラミング関連の授業を、一橋大でAI関連の授業を担当。書道、絵画を経て、ピアノとバイオリンを独学で始めるも学習曲線は常に平坦。趣味の献血は、最近脈拍が多く99回で一旦中断。さらにリターンライダーを目指し、大型二輪免許を取得。1年かけてコツコツと貯金し、ようやくバ
ベクトルタイルのサイズ分布を観察する - Qiita
はじめに ベクトルタイルは、ライスタイルとは異なり、地物の量によってファイルサイズの大きさのばらつきが大きくなると考えられます。特に、基本図のような様々な地物を含む場合は、それが顕著だと思われます。また、地物の多少は地域によっても異なるため、地域ごとにファイルサイズの大小の特徴が現れるかもしれません。 国土地理院では、地理院地図Vector の提供実験を継続していますが、同時に、全タイルの情報を記載した地理院タイル目録（mokuroku）も提供されています。地理院タイル目録の仕様は以下の通りですが、タイル座標等の他、タイルのファイルサイズも記載されています。 今回は、この mokuroku の情報を用いて、地理院地図Vector のタイルサイズのばらつきについて視覚化しつつ、観察してみたいと思います。タイルサイズはズームレベル（ZL）によっても変化するのですが、取り急ぎ、ZL15 を対象と
K3Tunnel MISSION #09 データをめぐる謎を探れ！
データを分せきして、しおりを渡せる人がとても少なかった理由を考えて、何冊からしおりを渡すようにすればよいのかを求めるプログラムを書いてみよう。 どちらかのプログラム例を「コピーしてプロジェクト作成」すると図書室のデータを使えるようになります。 例1：ヒストグラムを表示しているだけのもの「図書室の貸出データを分せきする」 例2：データ分せきのプログラム例「プレゼントを渡す基準になる冊数を求める」 【先生方へ】指導案・授業進行スライド・ワークシートなど 指導案・授業進行スライド・ワークシートなどは、こちらからDLできます。アレンジしての実践例などもご紹介しています。 指導者のみなさまへ 【協力・監修】NPO法人企業教育研究会 NPO法人企業教育研究会は、千葉大学教育学部教授・藤川大祐氏が理事長を務めるNPO法人です。企業等と連携しながら授業づくり、教材開発を行なっています。
MQL4リファレンストップ Build 600でのMQL4更新 基本 構文 コメント 識別子 予約語 データ型 整数型 整数型 [char, short, int , long] 文字定数 日付時刻定数 [datetime] カラー型 [color] ブーリアン型 [bool] 列挙型 [enum] 実数(浮動小数点数型) [double, float] 文字列型 [string] 構造体 [struct] クラス [class] 動的配列 型変換・キャスト void型 , NULL定数 [void , NULL] オブジェクトポインタ 参照:&修飾子とthis 演算子・式 式 算術演算子 代入演算子 関係演算子(比較演算子) ブーリアン演算子(論理演算子) ビット演算子 他演算子 優先順位ルール 処理 重文処理 式の処理 return処理 [return] if-else条件処理 [if
おひさしぶりです。tkmです。 ９０日更新内容広告が出てしまったので、今回は学部生の授業で採点係をやった経験をもとに、米国大学の授業の運営について諸々書いていきたいと思います。 私は今回採点係でしたが、指導教員の授業なのと指導教員が来年TAやって欲しいからとTAと同等以上のタスクをこなしたので学期通しての一連の流れは把握しています。 採点係（Reader）とTA 補足: GSR (Graduate Student Researcher) タイムライン Quarter前: 履修登録 Week 0-1: Kickoff meeting & 宿題①問題作成 Week 2-3: 宿題①公開 Week ４: 宿題①採点開始 & 中間試験(Midterm)問題作成 Week 5: 中間試験(Midterm) ＆ 宿題①採点続き & 宿題②問題作成 Week 6: 宿題①採点返却 & 中間試験採点 &
中心極限定理とは、統計学を学び始めると必ずお目にかかる定理なのですが、安直に理解していると大変な勘違いをしてしまう定理です。しかし、いざ理解しようとしても、解説には難解なものも多くイメージしにくいのもまた現状です。今回はそんな中心極限定理について、直感的にわかりやすくイメージしてみます。 森のうさぎの平均体重は何キロ？ さて、数式を使っての解説は至るところにありますので、ここでは代わりにうさぎを使って解説していきます。 あなたは動物学者です。ある森の生態調査のために、その森に住むうさぎの平均体重を調べることになりました。 この森には約10万匹のうさぎが生息し、すべてを捕まえることはできないので、とりあえず5匹を捕まえて体重を測ってみました。すると 7kg,、3kg、25kg、6kg、29kg、平均14kgとなりました。 しかし、もっと精確に調査をする必要があるため、5匹を捕まえて平均体重を
写真や動画の顔の交換 / FaceSwap｜npaka
1. FaceSwap「FaceSwap」は、深層学習を利用して、写真や動画の顔を交換するツールです。 2. FaceSwapのインストール今回は「Mac Mojava」に、遅いけど簡単なCPU版でインストールします。 (1)「Anaconda」で「Python 3.6」の仮想環境を生成。 (2)「FaceSwap」をgitで取得。 $ git clone --depth 1 https://github.com/deepfakes/faceswap.git(3)「FaceSwap」をインストール。 $ cd faceswap $ pip install -r requirements.txt(4)「TensorFlow」のインストール。 (GPU使うときは「temsorflow-gpu」をインストール) $ pip install tensorflow(5)「FaceSwap」の動作確認
RStudioでの実行。R.4.3.3+Stools4.3を使用。 Stanコード ``{stan output.var="stan_model"} // stanファイルを読み込まない方にするには"```{stan output.var="stan_model"} "と書く data { int<lower=0> N; // サンプルサイズ int<lower=0, upper=1> X[N]; // 独立変数（性別、0: 男性、1: 女性） real Y[N]; // 従属変数（賃金） } parameters { real alpha; // 切片 real beta; // 性別の効果 real<lower=0> sigma; // 誤差の標準偏差 } model { vector[N] gender_effect = rep_vector(0, N); // 性別効果のベクトルを
![カテゴリカル変数が独立変数に入った単回帰分析[ベイズ] - 井出草平の研究ノート](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/babf4ff29570fe506b9f9029ee95e932e68f6a2a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fi%2FiDES%2F20240415%2F20240415033333.png)
2020-08-26 地震の予測マップと発震日予測 27日の地震列島は、岐阜美濃中西部でM3.9, 震度3！ - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ ⚫ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 各領域のデータは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです ⚫ 西域：西域長方形そのものであり、フィリピン海プレート影響領域 ⚫ 中域：中域長方形から西域を除く、日本海溝から太平洋プレート影響領域 ⚫ 東域：東域長方形から中域を除く、千島海溝から太平洋プレート影響領域 ＝ 最新地震情報８月２７日（M3.0以上かつ震度1以上）です ＝ Yahooさん [4] より掲載（元データは [気象庁] さん）、マップ上黒枠緑印 ⚫ が震源位置 ⚫ 27日08時55分、岐阜美濃中西部でM3.9、深さ10km、震度3 西
2020-12-02 地震の予測マップと発震日予測 3日の地震列島は、豊後水道でM3.3,震度1！ - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 各領域のデータは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです 西域：西域長方形そのものであり、フィリピン海プレート影響領域 中域：中域長方形から西域を除く、日本海溝から太平洋プレート影響領域 東域：東域長方形から中域を除く、千島海溝から太平洋プレート影響領域 ＝ 最新地震情報１２月３日（M3.0以上かつ震度1以上）です ＝ Yahooさん [4] より掲載（元データは [気象庁] さん）、マップ上黒枠緑印 ● が震源位置 ● 3日01時18分、豊後水道でM3.3、深さ40km、震度1 西域 ● 3日04時05分
『統計学入門』
1991年7月1日初刷発行 2009年春 第29刷予定 参考文献欄を更新 練習問題・解答もpdf化予定 編集 東京大学教養学部統計学教室 発行 東京大学出版会 ＊入手しにくい場合は、東京大学出版会（03-3812-6862）へ、 またはクロネコ・ヤマト、アマゾンのサービスへ 参照登録番号：ISBN 4-13-042065-8 統計学関連文献に戻る 本書の例題・練習問題のデータ 全 13 章はおおまかにいえば 3 部（下記で色別）で構成され、ほぼ 第 1 部 1-3 章 記述統計学 第 2 部 4- 8 章 確率の基礎入門 第 3 部 9-13 章 統計的推測（数理統計学） という内容に対応する。ただし、この構成にこだわる必要はなく、第 1 部だけを念入りにやってもよい。また確率の基礎だけを学びたいなら、第 2 部だけでも独立して学習できる。さらに、第 １ 部は既知とい
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
野球選手写真の自動選別プロセス｜朝日新聞社 メディア研究開発センター
Datadog って OpenTelemetry に対応しているの？ - Qiita
Networkx を用いた社会経済ネットワークのモデル
時系列データに使える可視化のテクニック(Python) - DS、インドのこと、備忘録。
PostgreSQLのシステムカタログをのぞいてみよう
Rubyでさまざまな確率分布の乱数を生成してヒストグラムを描いてみた - Qiita
Linuxのチュートリアルと記事：ディストリビューション、プログラム、詳細な説明
MACDとは？特徴・使い方を基礎から応用まで徹底解説 - みんかぶ（マガジン）
【論文】自己教師あり学習「SimCLR」を理解、実装する - Qiita
藤原香織、渡辺澄夫（2006）ベイズ検定による変化点検出のシミュレーション - 廿TT
小型かつ安価なセンサーを使って人の行動推定を行ってみる - ABEJA Tech Blog
［データ分析］ヒストグラムや箱ひげ図で「分布」を可視化 ～ 集団の特徴や外れ値を見つける
ボリンジャーバンド逆張りサンプルソースコード(リミット・ストップ設定) | MT4でEA自作しちゃお～
米国（州立）大学の授業運用について書いてみる - tkm2261's blog
中心極限定理って結局何なのさ - 医療職からデータサイエンティストへ
カテゴリカル変数が独立変数に入った単回帰分析[ベイズ] - 井出草平の研究ノート