統計学でパン屋の不正を見破ったポアンカレの話
19世紀から20世紀にかけてのフランスに、ポアンカレという数学者がいて、統計学を使ってパン屋の不正を見抜いた逸話があります。 パンの重量は1000ｇを平均として正規分布するはず… あるパン屋では1000gのパンが売られていました。1000gのパンをつくるには、当然1000gを目指してつくりますが、その重量からは少し重くなったり、少し軽くなったりしてしまうものです。要するにある程度の誤差が生まれます。ただ、その誤差は大きいものほど発生しにくいのが普通です。 1020ｇになったり、980ｇになったりすることはよくあるでしょう。1050ｇになったり、950ｇになることもあるかもしれません。しかし、1100ｇになったり、900ｇになったりすることはまずないといえますよね。これは、誤差と呼べるものではなくて、なんらかの大きな間違いがあったのだろうと考えることができます。 パンに限らず、基本的にある重
Webサービス開発に携わる人たちが、今の仕事でPWAという選択肢を持ち、正しく使っていけるようなカンファレンスを目指す「PWA Night Conference 2021」。ここで株式会社サイバーエージェントの原氏が登壇。まずはCore Web Vitalsの特徴と、計測・改善について紹介します。 Webパフォーマンスにおける指標の歴史 原一成氏：サイバーエージェントの原と言います。今日は「Core Web Vitals in Practice」というタイトルで、Core Web Vitalsの実践的なお話をしたいと思います。 さっそくですがクイズです。以下の選択肢の中で、Core Web Vitalsに含まれないものはどれでしょうか。1.FID、2.PWA、3.LCP、4.CLS。簡単ですかね。ちょっと思い浮かべてもらって、さっそく解答です。ジャジャン。正解は2.PWAです。それ以外のF
【2024年3月時点】『S&P500（米国株）』 今は買いのタイミングなのか？テクニカル分析で検証！ - 『タクドラたみ』の米国株投資
【結論】 「S&P500」は 積極的に買うタイミングではない 補足 ただし、ドルコスト平均法での積立投資は、株価が上がろうが、下がろうが、関係なく継続し積み立てる。 こんにちは！タクドラたみです♪ 今回は、このシリーズ3回目で、3月の、米国株の買いのタイミングをテクニカル面で検証です。 この企画は、マクロ視点で長期投資を前提としています。今後も、月に1回のペースで更新していきたいと考えています。 （私自身、短期で相場に向かい合う時間の余裕がないという事情もあります(^_^;)） 今回は、2024年3月21日時点での検証です。 使うテクニカルチャートは「S＆P 500：チャート - Yahoo!ファイナンス」を元にし、私が編集したものです。 見るポイントは、以下の3点です。 検証ポイント ① 「 移動平均線 」 ② 「 ボリンジャーバンド 」 ③ 「 RSI 」 ④ 「MACD」 移動平均線
渡部です。SQLチューニングの基本は、実行計画への理解です。 過去のdb tech showcase発表のスライドがよくまとまっている（自画自賛！）ため、これを用いて実行計画の読みかたを説明したいと思います。 db tech showcase 2017「Oracle入門セミナー 実行計画を読んでみよう！」 2017年9月のdb tech showcase 2017の発表を下敷きにして、実行計画の読みかたを説明します。 db tech showcase 2017「Oracle入門セミナー 実行計画を読んでみよう！」 https://cosol.jp/techdb/2017/09/dbts2017-oracle-read-execution-plan-html/ SQLチューニングの省力化・自動化にはToadのSQL Optimizer for Oracle, SQL Optimizer fo
Bill Mitchell, “What is the problem with rising dependency ratios in Japan – Part 2“, – Modern Monetary Theory, October 29, 2019. 今回は日本の人口変動についてのシリーズのパート2。パート1-(2019年10月28日)（邦訳）では、就業者への依存率の上昇に伴う問題を考察するための準備として、日本の依存率の変化をみた。その目的は「就業者への依存率が上昇すると財政の危機につながり、財政の破綻可能性が高まる」という世間一般の議論を否定することだった。この間違った主張は、緊縮財政政策を目指すことを正当化する理由の一つとして一般に用いられて続けてきたものだが、まさにこの主張こそが日本の成長を損ない、失業を増大させ、その他の悪弊を引き起こした当のものなのだ。「健全財政」のロ
Background [OpenCV][C++]テンプレートマッチングを使って複数検出してみた、ではOpenCVのTemplateMatchingを使ってクリボーを検出していました。用意したクリボーの画像を上から下へ走査して形状が類似しているエリアを算出するのですが、上部の雲がクリボーと似ているらしくて雲とクリボーが一緒に出てくると雲の方が先に検出がかかってしまいました。 大雑把に類似度の高いエリアをトリミングして、その後でテンプレート画像とヒストグラムか背景差分を使って判定はできそうなのですが、今回は趣向を変えてyolov3を使った物体検出をしてみます。 Device CPU AMD Ryzan 5 1400 GPU GeForce GTX960 Mother Board MSI B450 GAMING PLUS MAX B450 Memory DDR4 8G × 4枚 = 32G CU
Blackmagic Cameraは、iPhoneにBlackmagicのデジタルフィルムカメラのコントロールと画像処理機能を追加し、その真価を引き出します！ハリウッドの劇場映画のようなシネマライクなルックを作成できるようになりました。インターフェースは、Blackmagic Designの受賞歴を誇るカメラと同じ、直感的かつユーザーフレンドリーな仕様。プロ仕様のデジタルフィルムカメラと同様な操作性が得られます。タップ一回でフレームレート、シャッターアングル、ホワイトバランス、ISOなどの設定を調整できます。また、業界標準の10-bit Apple ProResファイルで4Kまでに対応しており、直接Blackmagic Cloudに収録することも可能！Blackmagic Cloud Storageに収録することで、世界各地のエディターと同時にDaVinci Resolveプロジェクトで共
ABEJAでデータサイエンティストをしている服部です。 「EDAって結局何したらいいの？」っていう声をよく聞く気がするので、無謀にも今回はEDAについて記事を書いてみました。 本記事はABEJAアドベントカレンダー2023 25日目の記事です。 EDAとは EDAは「Exploratory Data Analysis」の略で「探索的データ分析」と日本語では言います。 データの特性だったりデータから何が言えるかを把握するための分析であり、JohnTukey氏により1960~70年頃に統計学の分野で提唱されたようです。 今では機械学習の分野でも、「まずEDAをしてからモデルを作ろう」と言われる場面をよく見かけ、EDAをすることは当たり前になってきています。 en.wikipedia.org 本記事のモチベーション EDAに関する情報もたくさん調べると出てきますが、EDAのためのPythonライ
【2024年4月時点】『S&P500（米国株）』 今は買いのタイミングなのか？ テクニカル分析で検証！ - 『タクドラたみ』の米国株投資
【結論】 「S&P500」は 積極的に買うタイミングは 近づいているかもしれない 補足 ただし、ドルコスト平均法での積立投資は、株価が上がろうが、下がろうが、関係なく継続し積み立てる。 こんにちは！タクドラたみです♪ 今回は、毎月恒例、4月の、米国株の買いのタイミングをテクニカル面で検証です。 ぶっちゃけ、私の場合、テクニカル分析は、積立投資では、あまり役立っていませんが、アクティブ投資の、配当株投資では、とても役立っています！ この企画は、マクロ視点で長期投資を前提としています。 今後も、月に1回のペースで更新していきたいと考えています。 （私自身、短期で相場に向かい合う時間の余裕がないという事情もあります） 今回は、2024年4月26日時点での検証です。 使うテクニカルチャートは「S＆P 500：チャート - Yahoo!ファイナンス」を元にし、私が編集したものです。 見るポイントは、
あらゆるオペレーションが生成AIによって「代替」されるであろう未来、テクニカルスキルを磨いただけのエンジニアが生き残っていくことは難しいとされる。AIに代替されることなく、AIの担い手となりうるエンジニア像とは、どのようなものだろうか。本セッションには、東京大学工学部在学中にフリーランスエンジニアとして独立、その後株式会社AppBrewを起業し、現在も代表兼エンジニアとして第一線で活躍している深澤 雄太氏が登壇。生成AIによって「代替」されていく世界でエンジニアはどう立ち回るべきか、自身の経験をもとに語った。 生成AIによって「代替」されていく世界 初めに深澤氏は、GPTの出現によって、エンジニアリングだけでなくさまざまなオペレーションが「代替」され始めている現状について整理した。 たとえばある機能を持った関数を作成したいときや、既存のコードはあるものの、それぞれの会社の「お作法」に合わせ
大規模なデータ移行タスクの実行計画について本気出して考えてみた時の話 - freee Developers Hub
こんにちは、会計チームでエンジニアをやっている ut (@utdoi1) です。最近はレポート周りの開発を主に担当しています。 先日あった機能リリースにおいて、大量のデータを対象とした移行タスクを実行する機会がありました。 タスクの概要としては、freee会計に登録されている事業所1つごとにデータ移行をしていくものでした。 今回はfreee会計にアカウントを作成している全ての事業所に対してタスクを流す必要があったため、普通に実行していたら完了までいったい何日かかるのか分からないくらいの規模感でした。 そのため、並列実行も考慮に入れて割としっかりめに実行計画を立てて臨みました。 この記事では、その実行計画を立てた時の作業の流れと、それぞれの過程における細かい作業内容を紹介します。 計画策定までの流れ 全体としては以下のような流れで作業を進めていきました。 タスク実行時間に関係するデータの度数
初期設定のまま使ってる子はおらんかー👹 ご存じでしたか、Photoshopさんって30歳越えてるんですよ…これだけ長いと、PhotoだけじゃなくWEBデザインにも、イラストにも、同人で段組にも（まじか）使われていたりします。 そうなると、それぞれの…特にWEBからの要望を反映して設定項目がごちゃ混ぜになり、最大公約数的なところに落ち着いちゃってるんですね、設定が。 だから、初期設定のままでは使いづらいのです。 変えてしまいましょう。 主に、🐸に合った設定に！ というわけで、万人にお勧めできる内容ではないのですが、設定変更した理由も書いておきますので参考程度にご覧ください。全てマネする必要はないです。 インストールしたての状態から説明しますね。 使わないプリセットを削除する（Photoshopは終了しておく） トーンカーブやチャンネルミキサーなどにくっついてくる、何に使うのか分からないゴ
統計検定準1級に受かるための勉強法・参考サイト
2022/02/15 初稿 2022/02/15 細かな修正 2022/04/20 一部リンク先の動画について注釈を追加 この度、無事に統計検定準1級に合格したので勉強法、参考にしたサイトなどを共有しようと思います。 バックグラウンド 非理数∧非情報系大学生 →高校数学は数学Ⅲまでできる。いわゆる大学数学は教養で軽く学んだ程度(偏微分、固有値ベクトルを求めるくらいはできる)。 機械学習に関しての予備知識は少しある。 統計WEB-BellCurveで2級範囲の内容は履修済みで2級に受かりそうな知識はあった。(自称) →過去問解いて合格できそうになったし今週末で2級申し込みするで～ →直前過ぎて無理ですと断られる →大学の試験期間に入る →気がつけば受けずじまい 件のワークブックが出版され、これがあるなら準1級いけるやろと思い初版で購入するも挫折 といったところです。 2021年12月の中頃く
大人も楽しめる 大人も知らない統計3大グラフ 箱ひげ図は数検4級にも登場！時代はかわった！ 統計で自分を有利に！ 身近なサッカーを例に 統計でだまされない子に！ 印象だけで判断しない！縦軸をしっかりととらえる習慣を だまされるように工夫されたグラフの例 相関関係と因果関係の違い 時代と共に大人も基礎知識を 「データサイエンティスト」という職種の紹介 統計学を学べるサイトの一覧あり 『こども統計学』の感想 今回は子どもが読んでいた本の紹介です。 「統計学」って、これからは統計を読み取って自分の意見を述べる試験が増えるそうですし、気になりますよね。子どもが読んだ後、私も読んでみました。 大人も楽しめる 大人も知らない統計3大グラフ 統計３大グラフってご存知ですか。 「ヒストグラム」と「散布図」は納得ですよね。あとひとつ。 ちょっとびっくりしました。箱ひげ図なんだそうです。 箱ひげ図は数検4級に
【2024年6月時点】『S&P500（米国株）』 今は買いのタイミングなのか？ テクニカル分析で検証！ - 『タクドラたみ』の米国株投資
【結論】 「S&P500」は 積極的に買うタイミングではない 買い場は しばらく先になる見込み 補足 ただし、ドルコスト平均法での積立投資は、株価が上がろうが、下がろうが、関係なく継続し積み立てる。 こんにちは！タクドラたみです♪ 今回は、毎月恒例、6月の、米国株の買いのタイミングをテクニカル面で検証です。 ぶっちゃけ、私の場合、テクニカル分析は、積立投資では、全く役立っていません。 しかし、個別株中心の、アクティブ投資の、配当株投資では、とても役立っています！ この内容は、マクロ視点で長期投資を前提としています。 今後も、月に1回のペースで更新していきたいと考えています。 （私が、短期で相場に向かい合う時間の余裕がないという事情もあります） 今回は、2024年6月23日時点での検証です。 使うテクニカルチャートは主に「S＆P 500：チャート - Yahoo!ファイナンス」を元にし、私が
BigQueryをオンデマンド料金モデルからBigQuery Editionsへ移行した話 - BOOK☆WALKER inside
こんにちは、メディアサービス開発部サービス分析課の佐藤です。ブックウォーカー社で全社横断のデータ基盤を構築しています。 今年の3月末にBigQueryの新料金体系、BigQuery Editionsが発表されました。これに伴い来月の7月5日より従来の定額モデルが終了し、オンデマンド料金モデルも25％の値上げとなります。 cloud.google.com これまでブックウォーカー社ではスキャンサイズのバーストを防ぐためにGoogle Cloud（GCP）の「割り当てと上限」を利用し、BigQueryにおいてプロジェクト全体のスキャンサイズとユーザーごとのスキャンサイズを制限していました。これはプロジェクト全体、あるいはユーザーが設定したスキャンサイズを上回るとそれ以上の処理を停止させるという制限です。 Webサービス開発に関わる分析業務ではGoogleAnalyticsのエクスポートログやW
【購入レビュー】SIGMA fp は完全なる別腹カメラだ【2022年2月更新】 - toshiboo's camera
【2022年2月更新】 LUMIX S1R を購入しその後Lマウントレンズも一つ増えたのですが、やはり同じレンズを使いまわせるサブ機が欲しくなってしまいました。 さらにレンズが一つついてくると言うことで SIGMA fp 45mm F2.8 DG DN Contemporary キットを買ってしまいました… 10万円もらえるし、良いよね…（と思って3回目） 主にスチル（静止画）撮影でのレビューとなります。 特筆すべきモノとしての質感の高さ 不満はあるにはあるが ボディ内手ブレ補正がない 電子シャッターのみ Wi-Fiがない ファインダーもチルト液晶も欲しいけど（追記あり） 後ダイヤルの操作感（追記あり） タッチパネル液晶 再生時のアニメーション UIも微妙 勝手に開くマイク端子のゴム蓋（追記あり） センサーゴミ フラッシュ めちゃくちゃワクワクするカメラ フルサイズであることを忘れてしまう
機械学習エンジニアの吉田です。 この記事はLayerXテックアドカレ14日目の記事です。前回は @shnjtk による ストーリーポイントではなくアウトカムで開発速度を測る でした。次回は osuke さんが担当します。 今回はバクラクの帳票画像を使ってDALL-EのdVAE (discrete Variational AutoEncoder) を学習させた話をご紹介します。 背景 前回 バクラクのデータセットを用いたLayoutLMv3による事前学習 という記事を書きました。 tech.layerx.co.jp この記事にあるように、 LayoutLMv3*1のMasked Image Modeling (MIM)の事前学習では画像トークナイザーとして学習済みのDALL-EのdVAEを使っていました。 しかし、オリジナルのLayoutLMv3では文書画像で事前学習されたDiT*2の画像ト
学び方 仕事や学ぶ上で情報力が必要となる場面が多いものです。情報力は、情報の海から必要な情報を収集する力、収集した情報から知見を得るための加工する力、その知見から仮説を立てる情報編集の力の３つの要素から成り立ちます。 情報力に興味が湧きましたらお付き合いください。 目次 1.情報力の3要素 2.情報収集力とは 3.情報加工力とは 4.情報編集力とは 事例１ 音楽配信ビジネスの変化 事例２ 太陽黒点数と世界気温の変化 5.おわりに こんな記事も書いています。 www.my-manekineko.net 1.情報力の3要素 仕事や学習している時に、分からないことを調べたり、なんらかの情報を集めて、自分のなりの考えを整理します。こうした時に私たちは知らず知らずのうちに情報力を駆使しています。 今回は、そんな情報力にスポットを当てて再認識してみたいと思います。 情報力は以下の３つの要素から構成され
こんにちは、Gunosy Tech Lab内定者の濱下と谷口です。 今年も昨年同様エンジニア向けデータ分析サマーインターンシップを実施しました。 メンターアルバイトとして参加したので，その様子やメンターとしての気付きなど，当日の写真を交えながら紹介します！ Gunosy Summer Internship 2019 について 講義 課題について 作業環境 ランチ・おやつ 結果発表 インターン参加者の感想 1位 : 京都大学・大村 和正 さん 2位 : 東京大学・大野 佑 さん 3位 : 早稲田大学・片山 颯人 さん メンター総括 濱下 谷口 Gunosy Summer Internship 2019 について Gunosy Summer Internship 2019は、株式会社Gunosyが2019年夏に開催した短期インターンシップです。 今年は「機械学習コース」と「サービス開発コース」
どーも！ 外国為替は新型コロナウィルスの影響で価格が荒れてきていますね。 仮想通貨ビットコインは先週辺りに1万ドルを境界線に行ったり来たりしていました。そして1万ドル超えてまだまだ上昇トレンド継続中です。 去年の価格を振り返ると日本円で35万円くらいまで下落した時の悲観は大変でしたね。 100万円を超えて上昇中なので去年と比べると気持ちが楽になりますね。（相場師としては自分でこの気持ちに気付かないと危ない心理状態） 前回話したサイクル理論からチャートを見直してみましょう。 参照【ビットコイン】サイクル理論で占うと2月20日強く下げて反発急上昇か？ - ローソク足研究所 ビットコインはサイクル理論通りに2020年2月20日に10,491ドル超えなるか！？ このビットコインチャートは青線が上昇の周期として前回引いた線です。 予想では2020年2月20日に上昇サイクルになっていますが…… ……反
【2024年7月】『S&P500（米国株）』 今は買いのタイミングなのか？ テクニカル分析で検証！ - 『タクドラたみ』の米国株投資
【結論】 「S&P500」は 積極的に買うタイミングではない 買い場は もう少し先でしょう 補足 ただし、ドルコスト平均法での積立投資は、株価が上がろうが、下がろうが、関係なく継続し積み立てる こんにちは！タクドラたみです♪ 今回は、毎月恒例、7月の、米国株の買いのタイミングをテクニカル面で検証です ぶっちゃけ、私の場合、テクニカル分析は、積立投資では、全く役立っていません。 しかし、個別株中心の、アクティブ投資の、配当株投資では、とても役立っています！ この内容は、マクロ視点で長期投資を前提としています 今後も、月に1回のペースで更新しています （私が、短期で相場に向かい合う時間の余裕がないという事情もあります） 今回は、2024年7月23日時点での検証です。 使うテクニカルチャートは主に「S＆P 500：チャート - Yahoo!ファイナンス」を元にし、私が編集したものです。 見るポイ
Ruby KaigiTakeout 2021 で Charty の新機能について発表しました - Speee DEVELOPER BLOG
開発部 R&D ユニットで OSS を開発している村田です。GitHub のアカウントは @mrkn です。 半月ほど前に RubyKaigi Takeout 2021 で Charty について話をしました。その動画はこちらになります。 この記事では、この動画でも説明している Charty の特徴について文章で簡単にまとめ、さいごに動画で使用した Jupyter Notebook へのリンクを示します。 Charty の特徴 Ruby 用のデータ可視化ライブラリは既ににいくつか存在します。動画でも紹介したように、gnuplot を操作できるライブラリ、RMagick (ImageMagick のバインディング) をバックエンドとしている Gruff、daru のデータを Google Chart で可視化できる daru-view などがあります。 Charty はこれら既存のライブラリ
StockSnapによるPixabayからの画像 こんにちは。倉内です。 初心者がプログラミング学習を始めるときにつまずきがちな環境構築ですが、今はWebブラウザ上で書いたコードをすぐに実行できる「オンライン実行環境」が充実しているので利用しない手はありません。 ほとんどのオンライン実行環境が複数の言語に対応しており、プログラミング学習はもちろん、「普段使っていない言語だけどちょっと試してみたい」といったときにも非常に便利です。 しかし無料で利用できるサービスだけでも数が多く、どれを使うとよいか迷う方もいらっしゃるかもしれません。 そこで今回は、おすすめのオンライン実行環境を対応言語や入力補完機能の有無などの項目で比較してみました。各サービスの特徴も紹介しますので、目的に合わせて使い分けてみてください！ 基本項目比較 今回取り上げるのは、無料で利用できる以下の8つのサービスです。表では以下
こんにちは。ダッツです。note書くのめちゃくちゃ久しぶりです。 いきなりタイトルで驚かしてしまいすみません。 「ダッツ、テクニカル分析やめるってよ。」 半分冗談で半分本当です。 「え、じゃあどうするんや。オンチェーンやマクロ指標だけで戦うんか❓」 「ついに分析しなくても勝てる方法見つけたんか❓」 「ダッツまさかの金融占星術デビュー❓❓」 など、思うことはたくさんあると思いますが、このnoteを最後まで読んでくれた方はスッキリするように書いてありますのでご安心ください。 1. じゃあテクニカル分析の代わりに何なのか？ じゃあテクニカル分析じゃなかったら何なのか。 それは、Orderflow分析です。 最近は日本人トレーダーでもちょくちょく使っている方はいるので、聞いたことがある方がほとんどではないでしょうか。 見たことある方も多そうですね。こういうやつです。 もう少し拡大するとこんな感じ。
はじめに こんにちは。 みなさま年末いかがお過ごしでしょうか。 この記事はSupership Advent Calendar 2018 15日目です。 私はデータビジネス事業部に所属しており、 Supershipの保有している広告配信ログを使った各種分析を担当しています。 アドテク業界やWeb業界にお勤めのデータサイエンティスト・エンジニアの方にはご理解いただけるかと思いますが、 Web系のデータは巨大で(もちろん私たちSupershipも例外ではありません)、ストレスなく日常的に集計するとなるとなかなか大変です。 そのような巨大なデータを分析するための分析基盤として近年いくつものプロダクトが 開発されていますが、私たちのチームではDatabricks社のDatabricksを利用しています。 このプロダクト、非常に便利ながらあまり日本語情報がなく、今ひとつ広まっていない印象です。 そこで
年間2,200名以上の社会人が受講する、データサイエンスを学ぶビジネススクール「datamix」。同スクールを運営する株式会社データミックスが主催したオンライントークイベント「デジタルマーケティングにおけるデータサイエンスの活用事例」に、datamixの卒業生で、総合書店でデジタルマーケティングとデータ分析を担当する坂井努氏が登壇。datamix講師の立川裕之氏を相手に、データサイエンスを現場の課題解決に役立てる工夫や、検証前に「仮説」を持つことの重要性、そして最適な方法論を見つけるための「深堀り」の仕方など、さまざまなトピックを語りました。 データサイエンスを学ぼうと思ったきっかけ 立川裕之氏（以下、立川）：今日はいくつか大きい質問は用意していまして、それに沿って坂井さんにいろいろと聞いていきたいと思います。 まずは、「データサイエンスを学ぼうと思ったきっかけ」ですが、坂井さんのデータミ
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!! Yahoo! JAPAN研究所の山口修司です。 突然ですが、生体認証は好きですか？ 最近はスマホで生体認証が利用できるようになったので生体認証を使うシーンが増えていると思います。私は、使い勝手的に（以後ユーザビリティと書きます）、パスワードを覚えたり入力したりしたくないので、生体認証が選べるなら積極的に使っています。 Yahoo! JAPANでは、2018年にセキュリティとユーザビリティの両立を目指して、Yahoo! JAPAN IDに生体認証を導入しました。 ヤフー、Androidスマートフォンのウェブブラウザー上でのログインが指紋認証などの生体認証に対応 Webサイトの生体認証の仕組みには、認証に関するグローバ
ついにUSBドングル廃止されたCubase 12が登場！より便利になったアップデートも見逃せない！｜DTMステーション
本日、3月2日、ついにSteinbergからUSBドングルが廃止されたCubase 12が発表され、この後23時より発売が開始されます。具体的にはCubase Pro 12、Cubase Artist 12、Cubase Elements 12の3ラインナップが、スタインバーグオンラインショップでダウンロード購入可能になり、追って各楽器店での発売も開始されます。今回のアップデートの目玉は、やはりドングルを必要としない新しいライセンスシステム。ライセンスはSteinberg Activation Managerを使ってアクティベートし、最大で3台のPCが使えるようになりました、 それ以外のアップデートもなかなか力が入っており、オーディオからのコード検出が可能になったり、オーディオワープ機能の向上したことにより、プロジェクトウィンドウ上でもフリーワープという機能が使えるようになり、複数トラック
AWS Glue DataBrew の発表 – データのクリーニングと正規化を迅速にするビジュアルデータ準備ツール | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Glue DataBrew の発表 – データのクリーニングと正規化を迅速にするビジュアルデータ準備ツール 分析の実行、レポートの作成、あるいは機械学習の導入を始めるには、使用するデータがクリーンで適切な形式であることを確保する必要があります。このデータの準備ステップでは、データアナリストとデータサイエンティストに対し、カスタムコードの記述や、多くの手動操作が要求されます。そこではまず、データを見て、利用できそうな値を把握し、列同士の間に相関があるかどうかを確認するための簡単な可視化機能を構築する必要があります。その後、想定を外れた通常以外の値をチェックします。たとえば、200℉（93℃）を超えるような気温や、200mph（322 km/h）を超えるトラックの速度、そして欠落しているデータなどを洗い出します。多くのアルゴリズムでは、特
人間が目で、今と過去のレスポンスタイムを比較して遅くなっている・早くなっているを判断すると正確な判断ができないこともあるし、正確な判断ができるかどうかが人によってしまいそうです。 また、うちのチームでは二週間に一度ぐらい、主だったエンドポイントのレスポンスタイムが悪化していないかを点検していたんですが、なかなか忙しくて手が回らなくなってきてしまいました。 レスポンスタイムが悪化していないかは、過去のある時点のレスポンスタイムと、現時点のレスポンスタイムを比較し、差がない事がいえればよさそうです。 この比較は、標本平均に差があるかどうかを検定することで、行う事ができます。 この記事では、標本平均の差の検定をするための基礎知識についてまとめます。 中心極限定理 レスポンスタイムの母平均は、レスポンスタイムの確率分布がわかっていれば直接求められます。その差を検定することもできそうです。しかし、レ
システム部の福原です。 最近はデータ分析事業に従事しています。 社でも新しい取り組みで、試行錯誤の毎日です。 また、個人としてもデータ分析の基礎を学びたいと思ったので、統計学の勉強をしています。 そこで、いろいろなところで紹介されている統計学入門を読んでみました。 https://www.amazon.co.jp/dp/4130420658 この書評を書いてみたいと思います。 はじめに、至極簡単に読んだ感想をお伝えしておくと、統計の基礎を一通り学びたい人におすすめできると思いました。 詳しい感想・読んだ印象は一番最後にまとめてあります（目次からも飛べます）。 それでは、内容紹介に入っていきますので、この本の内容が気になる方は読んでみて下さい。 大まかな内容紹介 多数の数字データの特徴や傾向を知りたい。 特にそれぞれのデータではなく、全体的な傾向が知りたいと考えたとします。 そのための数字デ
流行りの機械学習をフル活用して棋力スカウター開発してみた話（前編） - コンピュータ将棋 Qhapaq
歴代の名人と今の名人はどちらが強いのか。将棋が強くなる上で必要な力は何であるか。女流棋士は此処数年でどのぐらい強くなったのか。アマチュアトップとプロの実力差はどのぐらいなのか。 こうした問題の答えを得ることは、将棋AIに期待されている大きな仕事の１つです。人間であれば手の評価にブレが出てしまったり、そもそも巨大な棋譜のデータを読み切る事自体が困難であるという問題があります。しかし、コンピュータであれば大量のデータを均一な品質で評価することが可能です。しかも、幾つもの技術的な幸運により昨今の将棋AIは１秒未満の計算でもかなり正確な（ほぼ全ての人間に余裕で勝ち越せるレベルの）盤面評価を行うことが出来ます。 本シリーズでは令和時代の機械学習技術（？）を総動員してできるだけ少ない棋譜で正確に棋力を推定できるエンジンの開発を目指していきます。前編では先行研究の検証を通じてデータの可視化の重要さをお見
AWS 認定 機械学習 – 専門知識(AWS Certified Machine Learning – Specialty)の学習方法とマシンラーニング・ディープラーニングの基礎知識が学べる学習リソースの紹介 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS 認定 機械学習 – 専門知識(AWS Certified Machine Learning – Specialty)」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL Networking Security Database Analytics ML SAP on AWS Alexa DevOps Developer SysOps SA Pro SA Associate Cloud Practitioner 「AWS 認定 機械学習 – 専門知識」とは 「AWS 認定
どんな職種でも使える「Excel」スキルや知識が身につくUdemy厳選オンライン講座17選 | ライフハッカー・ジャパン
「信頼できるプラットフォームで学びたいが、自分で判断するのは難しい」 世界で5,700万人が学んでいるUdemyは、そんな悩みを払しょくしてくれる、間違いのないオンライン講座です。 今回は、Excel初心者やExcelを学び直したい方、さらにスキルアップを目指したい方に向けて厳選した10講座を紹介します。 番外編として、ロジカルシンキングやタスクマネジメントを学べる人気講座も紹介していますので、ぜひ最後までご覧ください！ 初心者から経験者まで、これだけは知っておきたいExcelの基本【初心者・学び直し編】Excelをほとんど使ったことがない初心者から、「業務でExcelを使っているが使いこなせてはいない」、あるいは「得意ではないので学び直したい」という方に、おすすめの講座を厳選。 基本をしっかり押さえたうえで、実践で役立つスキルまでを学べる、Udemyで高評価の講座ばかりです。 1.【全部
本記事の概要 Recursion Cellular Image Classification (以降細胞コンペや本コンペと略します) という kaggle の画像コンペに参加したのでまとめます。筆者は一年ほど kaggle をやっていますがまともに画像コンペに参加したのは初なので、幾つかの気付きも書き残しておこうと思います。 本記事の概要 コンペ概要 画像特性 実験構造 control 画像 リーク metric learning 上位チームの解法 1st place 2nd place 3rd place 4th place 5th place 7th place 9th place 16th place 細胞コンペに参加してみて やったこと 躓き・気付き 次コンペではやりたいこと まとめ コンペ概要 細胞コンペではある実験に使用された細胞画像を 1,108 クラスに分類するというタスク
化学書籍レビュー 化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門 2021/4/19 化学書籍レビュー ケモインフォマティクス, 機械学習 コメント: 0 投稿者: hoda hodaです。今回は筆者の勉強用に読んだ機械学習関連の書籍を紹介します。 概要 本書は、化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書です。 これまでに蓄積してきた実験／製造データをデータ解析・機械学習を用いて分析することで、いままでとはまったく別のアプローチで材料開発を加速させたり、プロセス管理を効率化・安定化させたりすることができます。なぜなら、実験や製造データは、目に見えない、研究者・技術者の知識・知見・経験・勘の宝庫だからです。そして、データ解析・機械学習を用いることで、これらを目に見える形にすることができるからです。 読者が一から実践できるよう、Pythonのインストール方法、デ
食べログ、航空チケット価格、旅行予約サイトの嘘、最近DATAサイエンスの矛盾が露わになっている件についての簡潔なまとめ - 食いしん坊パパ(嫁の金魚の糞)
最近twitter界隈で、食べログのアルゴリズム、旅行予約サイトの価格矛盾、現在サイトを見ている人の数の嘘？が露わになってきています。 ちょっと探ってみよう。 （調査した人を基に） まずは誰もが知っている「食べログ」 これを知ったのは田端大学の田端さんのツイートを見てから。 食べログ3.8問題を検証 - 食べログの評価は「3.8を超えると3.6に下げられる」という話の真実性を、 食べログの評価の分布の偏りを調べることで調査しました。 https://t.co/1GQa9Ep0v5 — 田端信太郎 ＠田端大学塾長である！ (@tabbata) October 8, 2019 出典〜食べログ まじかよ食べログ、、、 ここからはリンク先の「食べログ3.8問題を検証」を参考に 評価点に操作が加えられているなら、 特定の評価点に偏りが現れるはずです。 そこで、評価点がどのように分布しているかを調べま
分散負荷試験という選択肢 - Qiita
この記事はZOZOテクノロジーズ #4 Advent Calendar 2020の16日目の記事です。 昨日は @matsumana07384さんの HTMLのInput要素のinputmodeのスマートフォンのキーボードがどのように表示されるを整理してみた でした。 はじめに はじめまして。ZOZOテクノロジーズでSRE部に所属している@akitokです。 皆さん負荷試験していますか？ システムの信頼性・安定性を担保するために、非常に重要なフェーズといえる負荷試験。 システムへのアクセスが増大し、目標スループットが高くなっていくにあたり、 そもそも目標スループットを再現した負荷をかけること自体が難しくなってきます。 この記事では、その難しさ・辛さに焦点をあて、分散負荷試験という選択肢を紹介します。 負荷試験の辛さ 負荷試験をしていて、こんな経験はありませんか？ 一定程度高い負荷をかけ始め
こんにちは、イノベーション推進部イノベーション開発グループの青野です。 社内外のデータ活用やAIモデルの実装などを行う部署に所属しております。 さて、AIモデルの構築やデータ分析をするにあたり、プログラミング言語を必要としますが、よく使われる言語が「Python」や「R」です。特にPythonは広く使われており、AIモデルの構築やデータ分析のためのライブラリが豊富です。今回はその中でもPythonの可視化ライブラリについて、4種類のライブラリを比較しながら紹介したいと思います。 はじめに 私は2年間ほどデータ分析を使った、実業務の効率化や新たな取り組みへの意思決定のサポートを担当していました。データ分析の案件の中で、どの案件でも必ず行っていたことが「可視化」でした。 その中で可視化は 業務有識者の方々が暗黙知として持っている知識ではあるが、明確にはわかっていないことをわかりやすく見せること
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
CLSの10倍改善でAmebaマンガの読者数が3倍増加 Webパフォーマンスの歴史とCore Web Vitalsの見直し
Oracle SQL実行計画の読み方 | コーソルDatabaseエンジニアのBlog
ビル・ミッチェル 「日本の依存人口比率、その何が問題か？ パート2」（2019年10月29日）
pytorch+yolov3を使ってマリオを物体検出してみた - Qiita
Blackmagic Camera | Blackmagic Design
機械学習におけるEDAって結局何するの？ - ABEJA Tech Blog
"代替"されないエンジニアになるために──生成AI時代に求められるスキルポートフォリオとは
Photoshopをイチから色調補正やレタッチに適した設定にする。徹底的にやる。
『こども統計学』レビュー～わかりやすい！これからの時代を生きる子どもに必須の本 - 知らなかった！日記
バクラクの帳票画像を用いたDALL-E dVAEの学習 - LayerX エンジニアブログ
仕事と学びに役立つ情報力を高める - まねき猫の部屋
サマーインターンシップ2019開催報告 - Gunosyデータ分析ブログ
【仮想通貨ビットコイン】上昇のサイクルで10,491ドルを超えられるのか？ - ローソク足研究所
すぐにコードを書いて試せる！オンラインプログラミング実行環境8選 - paiza times
ダッツ、テクニカル分析やめるってよ。｜ダッツ@仮想通貨トレーダー
Databricksで分析業務がはかどっている話 - Qiita
データ分析を自社の「利益貢献」につなげる3つのポイント 企業で成果を残す「データサイエンティスト」に必要な観点
WebAuthnを用いたパスワードレス生体認証のユーザビリティ調査
レスポンスタイムの平均 - happy_siro's blog
【書評】「統計学入門」を読んでみた感想と内容紹介 - GMO RESEARCH Tech Blog
画像系初心者による kaggle 細胞コンペ 2019 まとめ - guchiBLO はてな
化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門 | Chem-Station (ケムステ)
Pythonの可視化ライブラリを使いこなそう | LAC WATCH