機械学習を用いた因果推論のための最新 Python パッケージ "CausalML" の紹介 - YuRAN-HIKO
はじめに CausalML とは 現在 CausalML で提供されているもの CausalMLがどういう分野で適用可能か Targeting Optimization Causal Impact Analysis Personalization おわりに 統計的因果推論の関連記事 はじめに 本記事は H. Chen et al. (2020), "CausalML: Python Package for Causal Machine Learning" の紹介記事です。 上記 Chen et al.(2020) は目下研究分野としてもアツい、機械学習を用いた因果推論手法を提供する CausalML という最新の Python パッケージの紹介になっています。この CausalML は Uber Technology のメンバーが開発したパッケージで、著者らは同社のメンバーです。Uplif
mixiの新人研修トレーニングが非常にわかりやすくて実践的すぎる - Android Javascript iOS
mixiは新人研修用のトレーニングをgithubに公開しています。 公開していることは知っていたけれど、いざみてみると… とってもわかりやすく実践的！！！ 普通に参考書で勉強するよりも企業が公開しているものだから、より実践的という感じもします。 自分はこのAndroidTrainingをやっているのですが、最後に課題もあり、到達度や理解度もすごく把握できていい感じです。 READMEもかなり充実しており、一通りを学べるように工夫されています。 mixiに入社した方がこれを一通りやったと思うと、大変な印象ですが…だからこそやったときに達成感がありそうです。 開発環境の構築から書かれているので、ほとんどつまづくことはありません。 かなり詳しくわかりやすく書かれている印象を受けました。 ちょっと初めて学習するには、難しい箇所もありますが適宜ぐぐって補えばよいでしょう。 ・AndroidTrain
TOEIC600点突破に二年掛かった俺が選ぶ、勉強を始める前に読んでれば良かったと思うエントリー5つ: 飛ぶ鶏落とせ
■600点の壁 タイトルのままなんだが、俺は昔TOEIC500点台で二年ぐらいウロウロしていた。 600点の壁の突破をしてからはトントン拍子で点数が上がり、今は一応800点台後半ぐらいはある。 ■至って平凡な脳みそ 中堅私文を卒業して普通の会社に就職したごく普通の頭の俺が周りの同僚なんかを見ていて思うに、普通の人がTOEIC受けるにあたって、普通に勉強していて6-700点の壁を破れるかどうかは、それ以上の高得点域にたどり着けるかどうかの非常に重要な分岐点だ。ここいらにある壁は、一言で言うと素の英語を英語のまま聞く・読むという「技」を身につけないと、ただ単に学生時代の勉強のように知識を詰め込んでいても絶対に破れない。頭の良い奴らは、がむしゃらに戦略もなく勉強していても、この壁を破る「技」を自然と身につけて簡単に突破していくが、我々凡人はそうはいかない。 ■正しい勉強法 凡人の頭でこの壁を破る
彼らは有名人と出くわすなり、サインをね... in 英語 - On Encountering The Celebrity, They A... - Smart.fm
新規アイテム 新規アイテムの学習を開始！ 次の学習：1日後 学習毎に記憶強度が上がり「定着中」ゾーン へ。このゾーンの往復が脳科学のポイント！ 復習！ 次の学習：3日後 アイテムを忘れそうになると再び要復習ゾー ンへ。自動的に、要復習の指示が届きます 復習！ 次の学習：3ヶ月後 ゾーンの往復毎に記憶強度が上がり、完璧に 覚えた段階でアイテムは「完了」ゾーンへ。
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