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自己紹介 データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（202.01.09時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←普段はXで活動しています。ありがたいことに、フォロワーは6500人を超えました😌 プロフィールページ👇👇👇 X👇👇👇 Day2の概要 Day2のテーマは「Prompting and Augmented Language Model」ということで、LLMの活用法に焦点が当てられている。（学習済みLLMを追加学習なしで活用する技術について） 項目としては大きく3つ。 プロンプティングや文脈内学習とは何か プロンプティングによる性能改善方法 Augmented Language Modelの概要 LLMの使い方に焦点を絞っているので、今回の授業だけでも幅広い人に役立ちそう。 言語

効果検証においてABテストによる単純比較以上のことをやろうすると、因果推論の各種手法を用いることになります。しかし、因果推論は主義や用語などが統一されておらず、いつ何を使えばいいかが分からないというハードルがあります。 そんな因果推論の手法を整理し、初～中級者にとって学習・活用の見通しが立てやすいようにまとめたものが本記事です。 2023/12/6追記 もともとこの記事は「もう迷わない！効果検証のための因果推論手法のチートシート」というタイトルだったのですが、"迷わない" はどう考えても言い過ぎだったので、タイトルを修正しました。沢山手法があるけど違いが分からなくて混乱しがち、というのが執筆のモチベーションです。むしろ 迷子のお伴 として活用していただけると幸いです。 特にフローチャートの部分は、これに従っておけばOKという主張ではなく、あくまで手法間の関係を整理するためのもの、そしてこう

資料作成代行サービス「c-slide」を運営する中で蓄積したナレッジから、デザインをパターン化しました。 資料作成時にパワーポイントと一緒に開いてアイデアの種にして役立ててもらえると嬉しいです。 詳しく解説している記事はこちら https://cone-c-slide.com/see-sla/…

最近は人手不足という言葉をまともに受け取らないようにしている。人手とは、人の手のことじゃないんだ。想定する年齢・性別で、かつ想定する収入で働いてくれる人、の手が足りないという意味だ。 社内の経験者が年を重ね、現場の熟練者として君臨しているが、このまま放っておくと後継者がいない。現場で一番の若手が40代なんてことも最近ではざら。ビジネス自体はうまくいっているのに、組織が、人の配置がアンバランスになっている。理想は40代・50代のベテランがいて、20代30代が追い付け追い越せと切磋琢磨する組織。IT業界だと20代は入ってくる。未経験だが。そして30代がなぜか空洞になっている。 ベテランは40代以上がいるし、未経験は20代に多いので、評価としてはその中間ぐらいの位置で人材募集をする。するものの大抵は空振りする。なぜなら魅力がないからだ。 今日、久しぶりに退職エントリーを読んだ。 zenn.dev

とりかわ𓅪 @yukky115 アメリカの丸亀製麺から考える日本でDXが進まない本当の理由 アメリカ マルチタスクしない単純労働契約者で職場が構成→DX化しやすいししないと人件費で詰む 日本 低賃金＋マルチタスクしまくり労働者の職場はDX化しにくく人件費安いから人がやり続ける ものすごい記事だ blog.btrax.com/jp/japan-dx-ch… リンク アメリカの丸亀製麺から考える日本でDXが進まない本当の理由 デザイン会社 ビートラックス: ブログ アメリカの丸亀製麺から考える日本でDXが進まない本当の理由 デザイン会社 ビートラックス: ブログ アメリカで大人気の丸亀製麺のオペレーションに感じた日本との違いから考える、アメリカと日本それぞれにおける「DX」に対する根本的なマインドセットについて独自解説。その根底には、人的コストや賃金に関する決定的な日米差があるようです。 1

どうも、外資系うさぎのちょこさんです。 気がつけばもう2023年が始まってしまってますね。 一年の計は元旦にあり、ということで正月早々とても有益なnoteを書いて徳を積むところから今年をスタートすることにしましょう。 年末年始に限らず、それなりにまとまった時間を使えるタイミングってインプットにもアウトプットにもとても良いですからね。 せっかくなのでﾌｫﾛﾜｯｻﾝ各位も何かアウトプットしてみるとよいんじゃないでしょうか。 というわけで、新年早々のアウトプットにおすすめな、土地勘の無い業界/テーマのプロジェクトにアサインされた場合の最低限の情報収集を手早くこなすにはどうするのがよいかってnoteをお届けします。 これは再現性のあるやり方なので、このnoteを見ながら同じような流れで情報収集して自分なりの見解なんかをまとめてみたりすると良いセルフトレーニングになるはずです。 これは有益な情報なの

吉田真吾（@yoshidashingo）です。 AWS re:Invent 2022への参加おつかれさまでした。わたしは2012年の初回参加から2022年まで、2020年のオンラインのみの開催を除き、合計10回 AWS re:Invent に参加しています。世界でも珍しい皆勤賞です。 そんなわたしが来年に向けてすべての知見をここに置いておきます。みなさんにとってのワンピースです。こまかい説明がないと理解しづらい部分は今後加筆するかもしれないですが、一言一句に意味があるので何度も読み返してひとつも余さずに取り入れてもらうことを強く推奨します。 AWS re:Invent 2023 は 2023/11/27(月)〜12/1(金) に開催されます 2023/7/8(土)追記：昨日からJapanツアーが募集開始されたそうだ、手続き漏れやトラブル少なく企業として参加したい場合には購入をおすすめする。

すっかり普通のものになったワイヤレスイヤフォン。「耳からうどん」なんてことを言っていたのが、もはや懐かしいです。そしてノイキャンなどの機能があるのも、もはや当たり前で、さらに有線のイヤフォンと比較してどうしても不利な音質面でも優れたものが出てくるようになってきました。 新しい「AirPods Pro」でも強調されているように、その処理能力を使った空間オーディオへの対応まで含めてやっと「全部入り」といえるのが、今時のワイヤレスイヤフォン事情といえるでしょう。 とはいえ「これは音がいい！」と聞いて買ったものの、ホントに音がいいのだろうか？　と思うことはないでしょうか。というのも、どんなに良いイヤフォンであっても再生する音が良い音でなければ、聴感上の差はそれほど出ないからです。 そこで今回はサウンドチェックにいい音源をご紹介したいと思います。一昔前なら専用のディスク（CDやSACDなど）を取り出

ジェイ・アラマールのブログより。 AIによる画像生成は、(私を含めて)人々の度肝をぬく最新のAIの能力です。テキストの説明から印象的なビジュアルを作り出す能力は、魔法のような品質を持ち、人間がアートを創造する方法の変化を明確に指し示しています。Stable Diffusionのリリースは、高性能(画質だけでなく、速度や比較的低いリソース/メモリ要件という意味での性能)なモデルを一般の人々に提供することになったのは、この開発における明確なマイルストーンです。 AI画像生成を試してみて、その仕組みが気になり始めた方も多いのではないでしょうか。 ここでは、Stable Diffusionの仕組みについて優しく紹介します。 Stable Diffusionは、様々な使い方ができる汎用性の高いものです。まず、テキストのみからの画像生成(text2img)に焦点を当てます。上の画像は、テキスト入力と生

地方の食料品専門スーパーとの競合 【田中】後編ではまず、一番の中核である食料品についてうかがいます。ハリネズミ経営で有名なベイシアの土屋会長に先日もお会いさせていただいて、前橋の本社にもお邪魔をして、近隣の店舗も拝見してきました。びっくりしたのが食料品スーパーとしての競争力です。品揃えは豊富で質に対する価格に合理性がある。 さらに驚いたのはプライベートブランド（PB）の開発に力を入れていて、魅力的な商品がたくさんあったことです。ベイシアに限った話ではないかもしれませんが、総合スーパーと地方の食料品専門スーパーを比較したとき、総合スーパーは衣料品を含めさまざまな商品を扱っているために集客力が大きく、結果として売り上げが高い一方で、会社全体として見たときは、地方の食料品専門スーパーの方が利益率が高い場合があります。 食料品専門スーパーとしての品揃え、価格競争力などは大手の総合スーパーよりも優れ

地方の食料品専門スーパーとの競合 【田中】後編ではまず、一番の中核である食料品についてうかがいます。ハリネズミ経営で有名なベイシアの土屋会長に先日もお会いさせていただいて、前橋の本社にもお邪魔をして、近隣の店舗も拝見してきました。びっくりしたのが食料品スーパーとしての競争力です。品揃えは豊富で質に対する価格に合理性がある。 さらに驚いたのはプライベートブランド（PB）の開発に力を入れていて、魅力的な商品がたくさんあったことです。ベイシアに限った話ではないかもしれませんが、総合スーパーと地方の食料品専門スーパーを比較したとき、総合スーパーは衣料品を含めさまざまな商品を扱っているために集客力が大きく、結果として売り上げが高い一方で、会社全体として見たときは、地方の食料品専門スーパーの方が利益率が高い場合があります。 食料品専門スーパーとしての品揃え、価格競争力などは大手の総合スーパーよりも優れ

その定番である「読書感想文」について、脚本家の三谷幸喜さんが紹介した「2つのポイント」が話題になっている。

はじめに Pythonはコードが汚くなりがち（個人的にそう思う） そんなPythonくんを快適に書くための設定を紹介します。 拡張機能編 ここでは Pythonを書きやすくするため の拡張機能を紹介していきます。 1. Error Lens before 「コード書いたけど、なんか波線出てるよ💦」 記述に問題があった場合、デフォルトでは波線が表示されるだけ。。。 after Error Lensくんを入れることによって 波線だけでなくエディタに直接表示される。 はい、有能〜 2. indent-rainbow before Pythonくんは インデントでスコープを認識している。 for の f から下に線が伸びてるけど、ちょっと見にくいなぁ after 色が付いてちょっと見やすくなった！ 3. Trailing Space before 一見、普通に見えるコード after 末尾にある

サブスクリプション型のビジネス、またはソフトウェアの世界ではSaaSと言われたりする、顧客が製品やサービスを継続的に利用するために購読するタイプのビジネスは一般的な売り切り型のビジネスとは収益構造が異なるため、ビジネスを成長させるために見るべき指標やチャートも違ってきます。 よくあるのは、この違いを意識せずに「売り切り型」のビジネスでよく使われる指標やチャートをモニターしていたがために、ビジネスの成長のきっかけをつかめなかったり、成長していると思っていたビジネスが急に傾き始めたり、成長の見通しを社内で共有、または外部の投資家にうまく説明できなかったり、という問題です。 そこで、こちらの記事ではサブスクリプション型のビジネスを成長させるために欠かせない5つのチャートを使った簡単な分析手法を紹介させていただきます。 1. コホート分析（生存分析） コホート分析（生存分析） は顧客のチャーンやリ

こんにちは、Wantedlyでデータサイエンティストをしている樋口です! 先日会社で買ってもらったデータビジュアライゼーションの基礎を読みました。データ可視化について網羅的にわかりやすく書かれており参考になったため、記事にまとめてみました。書籍の英語版は無料で公開されているため、よければこちらも参考にしてみてください。 データビジュアライゼーションの知識を学ぶことで、科学的に誤った表現をせずに、芸術的に美しい表現ができ、明確で明瞭かつ魅力的にデータから得られる示唆を伝えることができる様になります。📊 本記事では、特定のライブラリや描画手段によらないデータ可視化の基礎について紹介します。 分量が多くなってしまったので、本記事ではデータビジュアライゼーションの”グラフ"にのみ着目しています。グラフ以外の構成要素(色、タイトル、テキスト、etc.)については別途記事にしたいと思います。 本記事

はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が