「正答率100%」になってしまう機械学習モデルの例を挙げてみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
何か僕がシンガポールに出張している間に妙なニュースが流れていたようで。 京大ビッグデータ副作用論文。機械学習知らない私でも疑問なのは、@sz_drさんも指摘してるが y'=a1*SCORE+a2*ACT+a3*GeneID+b (1) という式で、GeneIDという定量的に性質を示す値でないものを線形結合に加えているところだと思う。詳しい人教えて— torusengoku (@torusengoku) 2016年1月25日 （※記事そのものへのリンクは控えました） 見る人が見れば「ああこれはleakageだな」と一瞥して終わるところなんですが、そもそもleakageってどういうことなのかピンと来ない人もいるかと思いますので、以前取り上げたデータ分析題材を例にとって実演してみようと思います。お題はこちら。 何故これを選んだかというと、このテニス四大大会データには上記で話題になっていた"Gen
ドラクエ風スキルマップ - nemorineのブログ
あるとき突然『チームのキーマンが抜ける』というイベントが発生しました！ まあ会社という組織ではよくありますよね（苦笑 チームメンバーが不安がっていたので、以前、楽天の川口さんに教えてもらったドラクエ風スキルマップを使って今の状況を可視化してみました。 これもまさにゲーミフィケーションって感じですねぇ～ スキルマップを作る過程 元々はWebアプリケーションエンジニアのスキルマップだったため、自分達に合うように数人でスキルマップを練り直しました。 これだけでもかなり盛り上がりましたッ！！ 以下は川口さんのオリジナルから変更したところです。 要件定義のスペシャリストとして、商人を追加。 旅芸人はマネージメントのイメージに変更 スキルの方向を上方向に変更 盗賊のスキルレベルの見直し CやC++をイメージして文言を見直し 特性に対応するキーワードを追加 スキルマップを記述する チームメンバーに実際に
誰が知っているかを知っている：トランザクティブメモリー - とにかく、ひたすら
雑誌の記事で読みました。 「全員が同じ情報を知っている」よりも、「誰が何を知っているかを知っている」ほうが、組織全体のパフォーマンスを引き上げる これを読んで思ったのは、受験勉強も「全員で同じ情報を知っていること」を求めるような方式ではなく、検索エンジンで調べて回答させるような「どのように調べたら何がわかるかを知っていること」を求めることにシフトした方が実用的な大人が大量生産されて、日本全体の生産性は上がるんだろうなーと考えてしまいました。 それにしても、こういう会社だと、「誰が何を知っているかを知っている人を知っている」いわゆる、社内の情報通の人たちが重宝されそうですね。 トランザクティブメモリーについて興味を持ったので、取り扱っていそうな本を探しました。下記は読みたい本リストにストックします。 世界の経営学者はいま何を考えているのか――知られざるビジネスの知のフロンティア 作者: 入山
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