「Nintendo Switchは特にインディーゲームが売りやすい機種」とDevolverのマーケティング責任者が分析。コンセプトやアイデアで勝負しやすい - AUTOMATON
Devolver Digitalの共同設立者であるNigel Lowrie氏が海外メディアGamesIndustry.bizに伝えたところによると、Nintendo Switchではインディーゲームに関心をもつユーザーがPlayStation/Xboxよりも多い傾向があるという。 Devolver Digitalは、米国に拠点を置くゲームパブリッシャー兼映画配給会社だ。ゲーム事業においては小規模開発と区分される作品を中心に、『Hotline Miami』や『Inscryption』、『Cult of the Lamb』など数々のヒットタイトルの販売を手がけてきた。 今回同社の共同設立者兼チーフマーケティングオフィサーを務めるNigel Lowrie氏に向けて、GamesIndustry.bizがインタビューを実施。同氏によりコンソール市場における小規模開発ゲームの動向など、さまざまな見解が
「クソゲーオブザイヤー」は、なぜ休止することになったのか？“KOTYベテラン観測者”2人が分析する、一時代が終わる理由 - AUTOMATON
赤野工作（以下、赤野）氏： 作家の赤野工作と申します。模範的工作員同志という名前で活動していて、ニコニコ動画で配信したりしていました。今いる人の中では僕はKOTYに関して最古参だと思うので、いろいろお話しできるかなと思います。話始めに言うのもなんですが、自分はKOTYアンチです。KOTYに対してはようやく終わってくれたかという気持ちが半分、こんな形でお前は終わってしまうのかと、好敵手の老いを見るような悲しさ半分。非常に複雑な気持ちで今この場におります。今日は感傷的な語りが多くなるかもしれないですが、よろしくお願いします。 ──ありがとうございます。赤野さんはKOTYに対してはかねてからアンチというスタンスを強調されていますよね。一方で、ラー油さんのKOTYに対するスタンスをお聞かせいただけますでしょうか。 ラー油氏： スタンスとしては中立です。KOTYなんてものはどこまでいっても内輪ネタな
『効果検証入門』はマーケティング実験＆分析に関わる全ての人にお薦めの統計的因果推論の入門書 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
このブログを普段からお読みになっている皆さんはご存知かと思いますが、僕は割と口を酸っぱくして「マーケティングに携わるならきちんと実験して効果検証せよ、その介入がピュアな施策だろうと機械学習システムによるものだろうと変わらない」ということを折々に触れ言い続けています。 一方で、その効果検証の方法については純粋なRCT（ランダム化比較対照試験）でない限りは往々にして統計的因果推論が必要とされることが多く、その辺のマーケティングの現場で行われている「実験」と称するものを見ていると「それどう見ても交絡まみれやん」と言いたくなるケースが珍しくない、というのが現状のように見受けられます。しかし実務を意識した統計的因果推論の解説書はほぼ皆無に近い状態で、今年の恒例推薦書籍リスト記事を書きながら「相変わらず良い本がないなぁ」と思っていたのでした。 効果検証入門〜正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎
オニギリペイのセキュリティ事故に学ぶ安全なサービスの構築法 (PHPカンファレンス2019)
2. アジェンダ • オニギリペイとは • オニギリペイの8つの試練 – 試練#1 キャンペーンを実施したら、某筋からお叱りを受ける – 試練#2 ログインIDを発番したのに不正ログインが多発 – 試練#3 二段階認証を強制したのに不正ログインが止まらない – 試練#4 ヘルプデスクが狙われる – 試練#5 スマホアプリの脆弱性を指摘される – 試練#6 スマホアプリのアップデートを広報したらアプリがリジェ クトされる – 試練#7 「あの有名な脆弱性」で大変なことに – 試練#8 WAFを導入したらかえって脆弱になる • 安全なインターネットシステムの構築法 2 3. 自己紹介（大事なことなので、本日3回お伝えします。） 3 徳丸浩の自己紹介 • 経歴 – 1985年 京セラ株式会社入社 – 1995年 京セラコミュニケーションシステム株式会社(KCCS)に出向・転籍 – 2008年 K
なぜn_estimatorsやepochsをパラメータサーチしてはいけないのか - 天色グラフィティ
ハイパーパラメータを探索するため、グリッドサーチやOptunaなどを利用することがあると思います。 しかし、「ハイパーパラメータ探索してみた」のようなQiita記事などでは間違って書かれていることも多いのですが、XGBoostやLightGBMの n_estimators ( num_boosting_rounds )やKerasの epochs をパラメータサーチの対象にしてはいけません。 いけません、というか、すごく無駄なことをしています。 なぜ、n_estimatorsやepochsを探索すると無駄なのか 理由はシンプルで、これらのパラメータは「大きい値で精度確認する過程で小さい値の結果も分かる」からです。 LightGBMのn_estimatorsは構築する決定木の数を表しています。 例として、n_estimators=5 (こんな小さい値で学習することはないですが、簡単のため)で
データ分析者の最重要使命とは？「Kaggle」元世界チャンプの意外な答え
「問題を解決するために、統計やソフトウエア開発・プログラミング、ビジネス問題解決、ソフトウエアツールの活用などの知識やスキルを統合活用する。これがデータサイエンティストに関する古典的な定義だ。だが、非常に大切なのに無視されがちな役割がある」。 こう指摘するのは、データサイエンティストのセルゲイ・ユルゲンソン（Sergey Yurgenson）氏である。機械学習自動化ツールを提供する米データロボット（DataRobot）のアドバンスドデータサイエンスサービス ディレクターとして、顧客の問題解決を手掛ける傍ら、後進の指導を務めている。 データサイエンティストは世界中に数えきれないほど存在する。データサイエンス／機械学習関連のコンペティションとして知られる「Kaggle」には11万2607人が登録されている（2019年6月14日時点）。どのような人材までをデータサイエンティストと呼ぶかにもよるが
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理想の開発環境を徹底追及！スタッフの視線や意識まで踏み込んで分析したカービィチームの取り組みに迫る「カービィチームの開発力を最大化せよ！ ―内製フレームワークで大事にしたこと―」【CEDEC2019】 | GameBusiness.jp