一時期、腹腔鏡で鶴を折ることを頑張って練習していました。腹腔鏡手術のかなりいい練習になるのでオススメします。動画は10倍速なので速く見えますが実際はゆっくり丁寧に操作。数千羽折っている先生、3分を切る先生、FBでタイムや完成度を競… https://t.co/Gr4LTSTJ5R
プロローグ ストーリー編 第1章 感銘 step1. KPIの設定 step2. データの観測構造をモデル化する step3. 解くべき問題を特定する step4. 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5. 機械学習モデルを学習する step6. 施策を導入する 第2章 絶望 第3章 反省 第4章 再起 step1(再) KPIの設定 step2(再) データの観測構造をモデル化する step3(再) 解くべき問題を特定する step4(再) 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5(再) 機械学習モデルを学習する step6(再) 施策を導入する 第5章 俺たちの戦いはこれからだ! 実装編 準備 擬似データの生成 意思決定モデルの学習 モデルのオフ方策評価 モデルの真の性能の評価 まとめ この記事を読んだ方はこんな記事も読んでいます(多分) @tkana
1. インストール 1pip install open-interpreter ターミナルで次のコマンドを実行して、Open Interpreter をインストールします。 2. 対話型チャットの開始 インストール後、次のコマンドを実行して、ターミナルで対話型チャットを開始できます。 1interpreter Python で対話型チャットを開始するには、次のコマンドを実行します。 1import interpreter 2interpreter.chat() 2. OpenAI APIキーの設定 OpenAIのAPIキーを利用する場合は設定が必要ですが、OpenAIのキーを使用しない場合は、Code-Llamaを利用することができます。 これで、Open Interpreterを利用する準備が整いました。 Open Interpreterの使い方 タスクの依頼・実行 Open Inter
Tweet 因果推論の先へ―機械学習で因果効果を予測する『反実仮想機械学習(Counterfactual Machine Learning)』入門 はじめに ARISE analytics の近藤です。本記事では、次世代の意思決定技術として注目されている反実仮想機械学習(Counterfactual Machine Learning:CFML)を紹介します。 本記事は、CFMLを日本語で体系的に整理し、初学者の理解を手助けすることをねらいとして執筆しました。本記事の理解促進につながるように、ベースとなった勉強会資料を記載します。こちらも併せて閲覧いただくことで理解の助けになれば幸いです。 目次 ・ はじめに ・ Counterfactual Machine Learning(CFML) ・ Off-Policy Evaluation(OPE) ・ CFMLを支える技術(オープンデータとツー
追記:続きを書きました。 その2:ED法を高速化してその性能をMNISTで検証してみた その3:ED法+交差エントロピーをTF/Torchで実装してみた(おまけでBitNet×ED法を検証) はじめに 先日以下の記事が投稿され、その斬新な考え方に個人的ながら衝撃を受けました。 内容をざっくり言うと、ニューラルネットワークの学習を現在の主流であるBP法(誤差逆伝播法)ではなく、ED法(誤差拡散法)という新しい学習手法を提案しているものです。 もし記事の内容が本当ならニューラルネットワークの学習がO(1)でできてしまう事になり、まさしく革命が起きてしまいます。 (結論からいうと速度面はそこまででもなかったです(それでも早くなる可能性あり)) (ただこの新手法のポテンシャルは革命を起こす可能性は秘めているといっても過言ではありません) ED法に関してネットを探すとインターネットアーカイブに情報が
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