ウッ ここで詰まる事は往々にしてあります. 特に急いでる時の煩わしさは甚だしいです. どうせならそれっぽい英語を使いたいのでOSSや同僚のコミットメージの語彙の出現確率を調べてみましたら、 もちろんfeatureによってコミットメッセージの付け方など数多あるものの、一定の頻出パターンは見い出せたので筆を取りました. （英語勉強しないと..） 方法 github.com/rails/railsのコミットメッセージ内における各動詞の出現確率を求め、 またOSSと仕事でのコミットメッセージの趣向も変わってくる事も勘案するため、 （仕事でDeprecateとか滅多に使わんし） 同僚に聞きつつ10つあげてみた. 以下列挙 （例は実際の同僚やOSS上でのコミットメッセージです.） Add *A to *B AをBに加える
統計の基本事項
トップページ→研究分野と周辺→システムの評価→ 基本統計量 平均（算術平均）値は、（データ値の総和）÷（データ数）となる。（或るデータの値）－（平均値）を、そのデータの偏差という。偏差の絶対値の大きいデータが多ければ、そのデータ群はばらつきが大きい。データ群のばらつきの大きさを単純に偏差の総和とすると、偏差には正負があるので相殺されてしまう。 そこで、各データの偏差を二乗する（こうすれば必ず正の値になる）。（各データの偏差の二乗の総和）÷（データ数）をそのデータ群の分散と呼び、ばらつきの大きさを表す。また、分散の平方根を標準偏差という。英語では偏差はDeviation、分散はVariance、標準偏差はStandard Deviationとなるので、標準偏差はS.D.と略記される事も多い。 統計の最も基本的な量である基本統計量としては、他に最大値、最小値、範囲（最大値－最小値）、中央値（デ
「ガチャ情報公開義務化」で，韓国ゲーム業界に激震。「実は確率0％」や「確率差8倍」など多様な問題が発覚するも，積極的な対応で信頼回復を目指す
「ガチャ情報公開義務化」で，韓国ゲーム業界に激震。「実は確率0％」や「確率差8倍」など多様な問題が発覚するも，積極的な対応で信頼回復を目指す ライター：GAMEVU編集部 下記の記事は，GAMEVU（→リンク）に掲載された記事を，許可を得て翻訳したものです。可能な限りオリジナルのまま翻訳することに注力していますが，一部日本の読者の理解を深めるために，注釈を入れたり，本文や画面写真を追加したり変更したりしている箇所もあります。（→元記事） 韓国のゲーム利用者を保護するための「確率型アイテム情報公開義務化制度」が，施行から1か月を迎えた。 韓国政府は，ゲーム産業振興に関する法律第33条第2項及び同法施行令第19条第2項による，確率型アイテム情報公開義務化制度を，2024年3月22日から施行させている。 実は過去にも，このような内容を盛り込んだ法案が発議されたことはあった。以前から，確率型アイテ
B'zの歌詞をPythonと機械学習で分析してみた 〜LDA編〜 - 下町データサイエンティストの日常
1. 本Part概要 前PartではB'zの歌詞を「TF-IDF」を用いた分析を行いました。 本Partではトピックモデルの一つである「LDA」を用いた分析についてお話しします。 pira-nino.hatenablog.com 2. LDAとは 2.1 LDAのイメージ 先に簡単な説明をしてしまいます。 LDAは「たくさんの文書データから単語のグルーピングを行う」モデルです。 このグループ1つ1つを「トピック」と呼びます。 例えば、大量のニュース記事にLDAを適用する例を考えます。 ニュース記事データにLDAを適用した例 LDAでは「各トピック（トピック数は予め指定）における各単語の所属確率」が算出されます。 理論的なことはさておき、文書データから単語をいくつかのグループに自動で分けてくれる手法 との理解で大丈夫です。 よく勘違いされることとして以下の2点を示します。 トピック数（いくつ
【】（ページ内リンクです） 要約> 序文> ソーシャルゲームのフォーマット> 「学習」をゲームにするために 無理やり分割する> 学習内容とゲームの機能を結びつける> 誰でも成功（計画→実行→達成）できるようにする> 惰性を組み込む> 学習のインセンティブを作り出す 英語（語学）だからできること> 勝算はあるのか？> フォーマットの拡張と学習ゲームの未来> おしらせ 要約 「英語を学習できるソーシャルゲーム」の作り方を説明しながら、「ゲーム」と「学習」を結びつける方法について書いていく。 基本的な発想は既存のソシャゲの中身を「英語」にすることだが、それが「学習ゲーム」であるためには、ゲーム内のキャラクターのみならず「プレイヤー自身のステータス」を明確に定めなければならない。そのため、学習内容を無理やり分割してデータベースをつくる作業が必要になる。 キャラクターのスキルやクエストの構成を考える
さらに詳細な利用方法が知りたい方は、Yahoo!デベロッパーズネットワークのマニュアルを参照してください。 ベイジアンフィルタの実装 ここから本格的にベイジアンフィルタの実装に入っていきます。 その前に、まずは先程のリスト1のコードを利用して入力された文章をわかち書きし、単語の集合を返す関数を作成しnaivebayes.pyとして保存しましょう。こちらも先程のmorphological.pyと同様にutf-8で保存してください。 リスト2 文章の分割をする関数（naivebayes.py） # -*- coding: utf-8 -*- import math import sys #yahoo!形態素解析 import morphological def getwords(doc): words = [s.lower() for s in morphological.split(doc)
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番組ではAIの目覚ましい進化について引き続きお届けしています。そして今回は初めてオリエンタルラジオ中田敦彦さんとの会話をお届けしました。中田さんと話していると、以前番組に出演していただいたキングコングの西野亮廣さんのことを思い出しました。二人は師弟関係にあたるそうですね。 中田さんのyoutube大学では、「学び」に対する意欲を持つ人々に焦点を当てています。これは私が運営するポッドキャストのテーマの1つでもあり、共感する部分が多くありました。 彼の物事に対するアプローチは、私とは真逆のことが多いのですが、よくよく見ると似たようなことをしていたり、共通の興味を持っていたりするのが、面白くて楽しいです。 とても楽しい会話ができました。皆さんも楽しんでいただけることを願っています。 - Joi テクノロジーは面白い！ ここからはシナダがお届けして参ります。 正直に言います。シナダの人生において、
こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（@Yagami360）です。世間では ChatGPT などの大規模言語モデル（LLM）による対話型 AI が盛り上がってますね。クオリティーも凄いし AI 業界以外でも盛り上がってると嬉しいですよね。この数年で一段と AI の社会実装が業界以外の人にも目に見える形で進んできたなあと実感しております。 自分は普段業務では ABEJA Platform という AI プロダクトやその周辺プロダクトのバックエンド開発とフロントエンド開発をやっているのですが、AI 業界所属していながら ChatGPT などの LLM 全然追いかけれていない状態になっちゃてて自責の念にかられているので、このブログ執筆という良い機会に ChatGPT の仕組みについて調べてみました。 本記事の対象読者としては、以下のようになりま
異空間への埋め込み！Poincare Embeddingsが拓く表現学習の新展開 - ABEJA Tech Blog
ABEJAでResearcherしている白川です。 今回ご紹介するのは、Poincaré Embeddings [1]という手法です。その内容に驚愕し、個人的に調べたり実装したり勉強会でお話したりしていたところ、最近運良く自分の実装をredditで取り上げてもらえたので、これを機にその驚愕の内容を共有できればと思います。 正直、自分の中ではまだ煮詰まりきっていない技術なので、現況の共有はしますが、ところどころ私の憶測や展望、期待が入り混じっていることをご容赦ください。 www.reddit.com Poincaré Embeddingsは大雑把に言えばword2vecを異空間で実現する技術で、双曲空間（Hyperbolic Space）という、おなじみのEuclide空間（2点$x,y$の間の距離を$\sqrt{(x_1 - y_1)^2 + (x_2 - y_2)^2 + ... + (
遅ればせながら、あけましておめでとうございます。 先週には、ベイエリアの友人たちがやっているEchofonがPostUpに買収されるなど、幸先のよい新年のスタートとなりました。 さて、最近ホットなマーケットといえばソーシャルゲームですが、ゲームといえばリーダーボード。ハイスコアのランキングで友人や見知らぬ人たちと競うのは、ビデオゲームが誕生した1970年代から欠かせない要素でした。 ところが、インターネット経由で100万人規模のプレイヤーがつながるようになってきた現在、その全体をランキングづけするのは、技術的にも大きなチャレンジとなってきました。 今回は、そのリーダーボードのつくりかたについて、ぼくらの作っているソーシャルゲーム・プラットフォームであるPankiaの運用で得られた知見を共有したいと思います。 自分の順位を知る方法 リーダーボードの基本的な考え方はシンプルで、それはつまり「ユ
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ネイティブと働いて分かった英語コミットメッセージの頻出動詞10つ
英語を学習できるソーシャルゲームの作り方 - しっきーのブログ
第3回 ベイジアンフィルタを実装してみよう | gihyo.jp
ChatGPT の仕組みを理解する（前編） - ABEJA Tech Blog
ランキングのつくりかた:Kenn's Clairvoyance