↓オモコロで連載していた「すず色のモーニャ」が書籍化！！ 描き下ろし後日談「トトの大作戦」も収録されています！
【漫画】ヨモツヘグイ ~スープ入りやきそば~ | オモコロ
↓オモコロで連載していた「すず色のモーニャ」が書籍化！！ 描き下ろし後日談「トトの大作戦」も収録されています！
東京で「ディープなアジア旅行体験」ができる！飲食店＆ショップ7選
『地球の歩き方』は1979年から発行している、日本でもっとも発行タイトルが多い海外旅行ガイドブック（2019年10月現在119タイトル）。新鮮な現地取材データが、旅人をしっかり支えます。見どころや町歩きの解説は、詳細な地図と美しい写真で完全サポート。歴史や文化に関するコラムも随所に織り込まれています。 地球の歩き方ニュース＆レポート 「地球の歩き方ウェブ」 海外旅行ガイドブックの決定版『地球の歩き方』編集室から、旅行・旅先の最新情報や旅のノウハウ＆テクニックをお届けします。 『地球の歩き方ウェブ』のトップページはこちら→https://www.arukikata.co.jp/ ガイドブックの紹介＆購入ページはこちら→https://www.arukikata.co.jp/web/summary/tag/guidebook/ バックナンバー一覧 海外旅行ガイドブックの決定版『地球の歩き方』か
時系列予測に深層学習モデルが本当に必要？
3つの要点 ✔️ 時系列予測の領域で、最近深層学習モデルによる性能向上が急速に進んでいます。しかし、古典的な機械学習モデルはもう必要ないのかということで、この大規模な調査と比較実験が行われました。 ✔️ 古典的学習モデルの代表としてGBRTが使われています。深層学習モデルが実現した系列間の依存性の表現を入力の特徴量エンジニアリングベースのウィンドウ化で代替しました。 ✔️ 前処理により、改良GBRTは単変量、多変量両方のデータセットに対して、数多くの深層学習モデルと同等あるいは大きく上回る性能を示しました。 Do We Really Need Deep Learning Models for Time Series Forecasting? written by Shereen Elsayed, Daniela Thyssens, Ahmed Rashed, Hadi Samer Joma
H&Mコンペで銀メダルを獲得したソリューション - ANDPAD Tech Blog
アンドパッドのデータ基盤チームに所属している成松です。 先日までkaggleで開催されていたH&M Personalized Fashion Recommendationsにて、私が参加したチームが2,952チーム中22位で銀メダルを獲得しました！ そこで、本記事ではH&Mコンペの簡単な概要説明と私個人のSolution（Private 36位相当）について紹介します。 コンペ概要 本コンペは、指定されたテスト期間中に購入されそうなH&Mのファッションアイテム12個をユーザごとに予測し精度を競うという内容でした。データとしては、ユーザや商品の属性（ユーザ年齢、商品カテゴリなど）を記したメタデータ（customers.csv, articles.csv）とトランザクションデータ（transactions_train.csv）、そして商品の画像データが与えられました。また、本コペではMAP@1
基幹統計の不適切処理 最大で年間5兆円程度 過大に計上と試算 | NHK
国土交通省が国の統計の中でも特に重要な「基幹統計」をめぐってデータを二重に計上するなど不適切に処理していた問題で、外部の有識者会議が、統計のデータが最大で年間5兆円程度過大に計上されていたという試算をまとめたことがわかりました。 国の基幹統計の1つで建設業の毎月の受注動向を示す「建設工事受注動態統計」をめぐって、国土交通省は事業者から送られたデータを二重に計上するなど不適切な処理を続けていたことが明らかになっています。 この問題についてデータの復元方法などを検討している外部の有識者会議が、不適切な処理によって統計のデータが年間で最大5兆円程度過大に計上されていたという試算をまとめたことが関係者への取材でわかりました。 過去の調査票はすでに廃棄されたものもあることから、有識者会議は、残っている2020年度の調査票を元に過去のデータを試算し、率にして最大で6.6％程度受注額が過大になっていたと
自社企業の付加価値把握につながる「バリューチェーン分析」
セブン-イレブンの営業利益率はここ数年間30％弱と非常に高い数字であることで有名です。これは主なライバルであるローソンやファミリーマートに比べても圧倒的な利益率です。何がこれを生み出しているのでしょうか？ まず、同社がフランチャイズ制度をとっていることがあります。フランチャイズ制度とは、フランチャイズに加盟する個人や法人（フランチャイジー）が、フランチャイズ本部（フランチャイザー）からブランド（看板）や、商品・サービスを販売する権利をもらい、営業する形態です。特に加盟店が個人の場合は、働けば働くだけ自分の稼ぎが増えるということで、脱サラしてフランチャイジ―になる人も少なくありません。このように外部の力を活用している点が同社の特徴の一つです。 ただ、フランチャイズ制度を活用しているだけであれば、ファミリーマートもローソンも同様です。それにもかかわらずセブン-イレブンが圧倒的な収益力を誇ってい
アイオワ大学が278組のカップルを集めて1930年から1980年にかけての50年間にわ..
アイオワ大学が278組のカップルを集めて1930年から1980年にかけての50年間にわたって研究した結果、 ビッグファイブテスト（主要5因子性格検査）という心理学的に信憑性が高いと言われる性格診断で、 「神経症的傾向」が高いと離婚の確率が跳ね上がるという結果が出ているよ。 あと物事をコツコツと成し遂げる力である「誠実性」も、低いと離婚の確率が上がるよ。 なのでビッグファイブテストをして、「神経症的傾向」が高くて「誠実性」が低いと出た場合は、 自分が原因で結婚生活は破滅するので、どんな相手と結婚しても無駄。 1.外向性（Extraversion） 活発さや明るさ、社交性といった性格を表します。離婚とは関係なし 2.開放性（Openness） 新しいものに対する興味や関心の幅を表します。離婚とは関係なし 3.誠実性(Conscientiousness) 真面目さや計画的に取り組む性格を表します
スマホOS規制、法整備も視野 アップル、グーグル寡占懸念 政府（時事通信） - Yahoo!ニュース
政府のデジタル市場競争会議（議長・松野博一官房長官）は26日、スマートフォンの基本ソフト（OS）の競争環境に関する中間報告をまとめた。 【図解】スマホOS市場の構造 スマホOSは米国のアップルとグーグルの2社による寡占状態が固定化しており、一方的なルール変更などでアプリ事業者らに深刻な損害を与える懸念があると指摘。是正に向け、法整備も視野に議論する必要があるとの認識を示した。 スマホOSは、アップルの提供する「iOS」、グーグルの「アンドロイド」の2強が寡占。OS上で動作するアプリを入手するアプリストアや、ウェブサービスを利用するために使うブラウザーも、事実上両社が提供するものを使わざるを得なくなっている。 中間報告は、競争に悪影響を及ぼす行為を事前に禁止する手法なども含め「現行の法的枠組みの制約にとらわれずに、対応できる方策を検討する」と明記した。
カギは「データとビジネスロジックの近さ」――データ分析、活用に必要なものとは
どの企業でも自社が保有するデータを分析、活用してビジネスに活用したいと考えている。しかし、特に大企業では日々生み出されるデータが多過ぎてデータの保持や管理が煩雑になり、データ活用まで至らない場合もみられる。 そうした企業がデータ管理と活用のヒントを得られるイベントとして、インターシステムズジャパンは、「InterSystems Japan Virtual Summit 2022」を2022年3月にオンラインで開催した。 冒頭、インターシステムズジャパン カントリーマネージャーの林雅音氏があいさつした後、米国本社の創業者兼CEOのテリー・レーガン氏がビデオメッセージでデータ活用について語った。 レーガン氏は、「少し前までは、運用システムと、1カ月分のデータを保存できるデータウェアハウスがあれば、企業の優位性を保つ上で十分だった。だが多くの業界では、もうこれは通用しない。適切な判断を下し、迅速
「GAFAM」から学ぶ、自動テスト手法――アジャイル開発で単体テストの“確からしさ”を検証する、ミューテーションテストとは
「GAFAM」から学ぶ、自動テスト手法――アジャイル開発で単体テストの“確からしさ”を検証する、ミューテーションテストとは：海外企業に学ぶテスト自動化（1） 海外の先進的企業の事例を基にテスト自動化に使われる手法を解説する本連載。第1回は、アジャイル開発において単体テストを検証する「ミューテーションテスト」について。 今の時代に「海外に学ぶ」というタイトルは反感を覚える方がいるかもしれませんが、残念ながら日本のソフトウェア企業と「GAFAM」（Google、Amazon.com、Facebook、Apple、Microsoft）との技術力の差は大きいです。それは日本の技術者が米国などの海外の技術者より劣っているという話ではなく、企業の利益の差が大きいと思っています。例えば、Googleの利益は約4兆円で、利益率約20％、1人当たりの利益は約7000万円、Microsoftの利益は約6兆円、
Kaggleランカーの7人に聞いた、2021年面白かったコンペ7選と論文7選 | 宙畑
7名のKagglerの方にアンケートにご協力いただき、2021年に面白かったコンペと論文を教えていただきましたのでその結果を紹介します。 2022年8月31日以降、Tellus OSでのデータの閲覧方法など使い方が一部変更になっております。新しいTellus OSの基本操作は以下のリンクをご参照ください。 https://www.tellusxdp.com/ja/howtouse/tellus_os/start_tellus_os.html 2021年も数多くのデータ解析コンペが開催され、興味深い論文が多く発表されました。 毎年Kaggle等のデータサイエンスコンペティションに取り組んでおられる人達にアンケートを実施し、その年の記事をまとめてきました。 そして本年も7名のKagglerの方にアンケートにご協力いただき、2021年に面白かったコンペと論文を教えていただきましたのでその結果を紹
If You Work With Textual Data, Learn These Pandas Methods
Photo by Uriel Soberanes on UnsplashAs much as I like working with numbers, textual data keeps in existence in my workflow. I haven’t measured or analyzed it but I feel like the amount of textual data I had exceeds that of numeric data. The most significant difference between textual data and numeric data is the amount of cleaning and preprocessing they require. Numbers usually come in a format th
AutoTrainでテキスト分類 - Qiita
AutoTrain🚂🚂🚂とは ノーコードでテキスト分類や要約などがstate-of-the-artできるサービスです。AutoNLPだとググラビリティが低かったので名称が変わったのだと思います。 データ準備 livedoorニュースコーパスのタイトルと本文を結合して、9つのカテゴリを分類しようと思います。 !wget https://www.rondhuit.com/download/ldcc-20140209.tar.gz !tar xf ldcc-20140209.tar.gz import glob import pandas as pd data = [] for path in glob.glob('text/**/*-*.txt'): with open(path) as f: data.append({ 'url': next(f).strip(), 'datetime
ローソン､SNS躍進の仕掛人
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