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
おぺなか on Twitter: "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"
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
「施策デザインのための機械学習入門」を完全に理解したサトシくんがポケモン捕獲アルゴリズムを実装する話 - kanayamaのブログ
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
Open Interpreterの使い方や料金を徹底解説！実際にアンケート結果のデータ分析をした活用事例を紹介！｜Ainova
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
モスバーガーの「とり竜田」超合体漫才CMがニコニコ全盛期欲張りセットMAD過ぎる。製作者はポプテピ参加のあの映像作家
山下 諒 / Yamashita Makoto👾 @chiemin1063 「ご存じ、マルチアホクリエイターです。」 映像制作・ドット絵など POLLYANNA / 戌神ころね(cover) モスバーガー トム・ブラウン 超合体漫才 ポプテピピックゲームパート #モルカーDS 出演 ■ #作リエ で隔週水曜日スペースでMCしてます ■ 映像作家100人2023選ばれました https://t.co/z20Zol9OPe
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 | 株式会社ARISE analytics（アライズ アナリティクス）
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。 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少し残っていました。 このページですがED法のサンプルプログラム（C言語）が残っており、このサンプルプログラムをベースにpythonで書き起こしたものが本記事となりま
おぺなか on Twitter: "当直中、他院から患者受け入れ依頼とPHSに電話あり。緊急手術覚悟で電話を受ける。 ↓ 他院受付に繋がる。すでに別の転院先決まったので大丈夫でしたと言われ一安心するも何だかおかしい。他院当直医師が一言お詫びしたいと電話回る。 ↓ ま… https://t.co/NDjDAAuCKw"
当直中、他院から患者受け入れ依頼とPHSに電話あり。緊急手術覚悟で電話を受ける。 ↓ 他院受付に繋がる。すでに別の転院先決まったので大丈夫でしたと言われ一安心するも何だかおかしい。他院当直医師が一言お詫びしたいと電話回る。 ↓ ま… https://t.co/NDjDAAuCKw
はじめに ZOZO研究所ディレクターの松谷です。 ZOZO研究所では、イェール大学の成田悠輔氏、東京工業大学の齋藤優太氏らとの共同プロジェクトとして機械学習に基づいて作られた意思決定の性能をオフライン評価するためのOff-Policy Evaluation（OPE）に関する共同研究とバンディットアルゴリズムの社会実装に取り組んでいます（共同研究に関するプレスリリース）。また取り組みの一環としてOPEの研究に適した大規模データセット（Open Bandit Dataset）とOSS（Open Bandit Pipeline）を公開しています。これらのオープンリソースの詳細は、こちらのブログ記事にまとめています。 techblog.zozo.com 本記事では、ZOZO研究所で社会実装を行ったバンディットアルゴリズムを活用した推薦システムの構成について解説します。バンディットアルゴリズムを用い
医師が当直中、他院から患者受け入れ依頼の電話→緊急手術覚悟で電話を受けるも何だか様子がおかしい。→悪質過ぎる手口に驚愕する皆さま｢実刑判決を出してくれ｣
おぺなか @ope_naka 立派なお父さんと立派な外科医、どちらにもなりたい欲張りな一般男性のアカウントです。手術イラスト作成と腹腔鏡トレーニングが好き。 discord.gg/85tJsh2utX おぺなか @ope_naka 当直中、他院から患者受け入れ依頼とPHSに電話あり。緊急手術覚悟で電話を受ける。 ↓ 他院受付に繋がる。すでに別の転院先決まったので大丈夫でしたと言われ一安心するも何だかおかしい。他院当直医師が一言お詫びしたいと電話回る。 ↓ まさかの 節 税 対 策 💴の営業 流石に悪質過ぎるぅ！ 2022-02-11 20:25:39 おぺなか @ope_naka 同様の手口を経験されている方もいるようで安心しました😅 幸い当直業務に支障はありませんでしたが、その電話応対中はホンモノの緊急連絡が受けられません。完全にアウトですね。業者名や電話番号を控えておかなかったこと
【記事更新】私のブックマーク「反実仮想機械学習」（Counterfactual Machine Learning, CFML） – 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
Home » リソース » 私のブックマーク » 【記事更新】私のブックマーク「反実仮想機械学習」（Counterfactual Machine Learning, CFML） 反実仮想機械学習（Counterfactual Machine Learning, CFML）齋藤 優太（東京工業大学） はじめに機械学習の応用において，反実仮想（Counterfactual）─起こり得たけれども実際には起こらなかった状況─についての情報が得られるとうれしい場面が多くある．例えば，「今動いている推薦アルゴリズムを仮に別のアルゴリズムに変えたときにコンバージョン率はどれくらいになるだろうか？」や「あるユーザに仮にクーポンを与えた場合に離反率はどれくらい減少するだろうか？」などの実務現場でよくある問いに答えるためには，反実仮想についての情報を知る必要がある． 反実仮想機械学習（CFML）とは，因果効果
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 | 株式会社ARISE analytics（アライズ アナリティクス）
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オペなす @ponkotsu_tearai オペ看6年目か7年目だけどぽんこつ！ 好きなオペは消化器外科。好きな器械はPSI。特技は飛んだ針探し。癒し系オペ看を目指しているがつぶやく内容はガサガサしがち。アイコンはおぺなか先生(@ope_naka)にいただきました😆無言フォロー失礼＆ウェルカム！ オペなす @ponkotsu_tearai この前キッザニアに行ったんです。 大人はブースに入れないので中で何話してるか分からないんだけど、タイムアウトらしきものとか鉗子の持ち方とかちゃんと教えてくれてて母は興奮。オペ看的萌えポイントは光源装置に貼られたテプラです。 pic.twitter.com/ldHvBXe83D 2023-11-27 22:57:09
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金子勇さんのED法を実装してMNISTを学習させてみた - Qiita
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キッザニア、病院ブースのリアルさにオペ看護師さんたちの興奮が止まらない「ここまで再現されてるとは」