うまく騙されないように、人の思考のクセを知っておこう。
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa 「現在、世界には4種類の高所得国しかない。1) 英語圏、2) イギリスに近い国、3) 資源に恵まれた国、そして4) 日本とその旧植民地である。」 1〜3まではよく研究されているが、なぜ4なのか？産業革命がなぜ日本に最初に広がり、他の非西洋諸国には広がらなかったのかに関するデータドリブンの研究。 pic.twitter.com/caUwCwpbAI x.com/juhreka13/stat… Reka Juhasz @juhreka13 Happy to see our WP w Shogo Sakabe and @deweinstein (so many years in the making!) out. We examine the role of codifying knowledge in the spread of
こんにちは。技術部平山です。 たぶん15年ぶりくらいに研修の類の講師をやったので、そのことについて書きます。 概要 2D用(github)、 3D用(github) の2つのUnityプロジェクトをテンプレートとして用意して、 そこに「コードだけで」ゲームを作る研修をしました。 どちらも、Hierarchyに何かを足すことは禁止、 足して良いアセットはC#ファイルのみで、 そのC#ファイル内ではUnityEngineの機能を使用禁止、 というレギュレーションです。 いずれも、IMachineなるインターフェイスが存在し、 これを通してゲームを作ります。 例えば2D用のIMachineの主要部分はこんな感じです。 public interface IMachine { public int Width { get; } // スクリーン横解像度 public int Height { get
50前後の男性らが病んで続々と就労移行支援とかリワークとかにきてる→職歴や病んだきっかけアセスメントしてるとやべぇ話がゴロゴロ出てくる
トラウマ勉強中のリス @anteianshin ACEに気づいて複雑性PTSD様症状を治療し始めたらADHD様症状が寛解し始めた。易怒性は健在なのでインチュニブ服用中。ACEやトラウマ、自律神経について勉強中。 トラウマ勉強中のリス @anteianshin 50前後の男性らが続々と障害者になって今就労移行支援とかリワークとかにきてるんだけど、職歴や病んだきっかけアセスメントしてると、こういうのを会社に強要されたエピソードが続々出てくるんだよね…日本、あのさあ x.com/yosukeiwasakiD… 岩崎陽介｜王道資産運用を広める社長 @yosukeiwasakiDC 野村證券には「朝駆け」という言葉があった。それは、飛び込みで会社を訪れても、受付でブロックされ社長に会えないとき、その人の自宅を調べ、早朝に訪れて社長が家から出てくる瞬間に接触を試みる営業手法だ。社長も人間だから、朝は必
古代ギリシャの原子論から、コペルニクスの地動説、ガリレオの望遠鏡、ニュートン力学、ファラデーの力線、アインシュタインの相対性理論まで、この世界のしくみを解き明かす大発見はどのように生まれてきたのか？ 親子の対話形式でわかりやすく科学の歴史を描き出した新刊『父が子に語る科学の話』。本連載では、26万部を超えるベストセラー『独学大全』の著者・読書猿さんによる解説をお届けする。 なぜ科学には「冷たい」イメージがあるのか？ 「科学」と聞いて、思い浮かぶイメージは何だろうか？ 白衣を纏い、無機質な実験室で黙々と研究に励む科学者の姿？ 黒板を埋め尽くす数式や難解な専門用語？ あるいは世界を変えるような画期的な発明の数々？ 今日、科学を「役立たず」だと謗る人は多くない。「理解できない」と拒絶するのもはばかられる。科学はとても役に立っている。日常生活の隅々までいきわたり、我々の生活を支えている。 けれども
今さらながらGoogleの「NotebookLM」を触ったら、インターネットサーフィンが普通にそのまま"仕事"になった話
今さらながらGoogleの「NotebookLM」を触ったら、インターネットサーフィンが普通にそのまま"仕事"になった話 6月頭くらい？ にGoogleがリリースして話題になっていた、自分専用のRAGが簡単に組めるLLMツール「NotebookLM」ですが、そのうち触ろうと思いつつも、「またRAGか」「どうせRAGでしょ？ 知ってます」みたいな気持ちでいたら腰が重くなってしまい、いつのまにか一ヶ月くらい経ってしまっていました。 そして今日、たまたまちょっと時間が空いたので触ってみたんですが、想像していたよりもずっと楽しくてすごかったので書き残したく思った次第です。ちなみにこれ↓ NotebookLMってファイルとかURLとかかなりの量放り込めて、放り込まれただけ参照できる(しかもかなり精度高い)っていうツールなんですが、これの何がすごいというと、インターネットサーフィンをしながらおもしろい
実務において回帰分析を行うに当たっての注意点を改めて挙げてみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日のことですが、以下のニュースが統計的学習モデル界隈で話題になっていました。 肝心の箇所が会員限定コンテンツなので簡潔にまとめると、従来モデルよりも説明変数に入れる海域の数を増やした上で、Lasso（L1正則化）回帰で多重共線性を抑えつつ汎化性能を高めるというアプローチを取った、というお話です*1。これは回帰分析という基本に立ち返った、昨今の「猫も杓子も生成AI」という流れからは一線を画した試みで、いかにも玄人好みという感があるなと僕も感じた次第です。 一方で、僕が身を置く広告・マーケティング業界でもMMM (Media/Marketing Mix Models)を初めとして様々なタイプの回帰分析が広く行われていますが、個人的に見聞する範囲では冗談でなく本当にピンキリで、中には「そんなデタラメな回帰分析で本当に役員会の意思決定に使っているんですか？？？」みたいなケースも珍しくありません。
RAG (Retrieval-Augmented Generation)とは ● 外部データをRetrieval（検索）して ● プロンプトをAugument（拡張）し ● クエリに対する回答をGeneration（生成） ○ クエリ := ユーザからの問合せ ・・・する技術 ※本講義では「インプット＝クエリ＋プロンプト」と定義 4 RAG (Retrieval-Augmented Generation)とは 登場人物＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ビジネスでの応用先はLLMが大多数＿ ❶検索アルゴリズム ● ・ベクトル検索、全文検索、及びその組合せ （Hybrid検索）がよく使用される ・…が、それに限るものではない ● ビジネスでは”言語”の基盤モデル （LLM）への応用が多い ○ 本講義も LLMに注力 一方、言語以外のモーダル （画像・音声等）も研究開発中 ❷拡張処理アルゴリズム ・
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産業革命はなぜ日本に最初に広がり、他の非西洋諸国には広がらなかったのか？データドリブンの研究
ゲームプログラミング研修 - KAYAC Engineers' Blog
なぜ「科学嫌いな人」が増えているのか…専門家が知らない「深刻な理由」（読書猿）
実務におけるRAG 〜学びと現場のノウハウ〜 | ドクセル