マッコウクジラは「コーダ」と呼ばれる短いクリック音のシステムを用いて仲間内でコミュニケーションをとることが知られている。MITの研究チームは、統計モデルを用いた分析で、コーダによるやり取りが文脈に応じて構造化されていることを明らかにした。 by Rhiannon Williams2024.05.09 293 19 マッコウクジラは魅力的な生き物だ。あらゆる種の中で最大の脳を持ち、その大きさは人間の6倍もある。その大きな脳は、知的で理性的な行動をサポートするために進化したのではないかと科学者たちは考えている。 マッコウクジラは社会性が高く、集団で意思決定をする能力を持ち、複雑な採餌行動をとる。 しかし、マッコウクジラが「コーダ」と呼ばれる短いクリック音のシステムを用いてコミュニケーションをとるとき、お互いに何を伝えようとしているのかなど、マッコウクジラについてはわかっていないことも多い。そん

経済分析レポート 日本、米国、欧州、アジア、新興国経済に関する様々な分析レポート 経済指標レポート 世界各国の経済指標に関するタイムリーな情報、解説レポート 経済見通しレポート 日本、米国、欧州、アジア経済に関する今後の見通しレポート 金融市場レポート 株価・金利・為替マーケットおよび金融政策に関するレポート ライフデザインレポート 主に生活に関連した研究レポート、調査結果のプレスリリース 第一生命経済研レポート 経済・金融市場に加え,様々な話題を取り上げた月次レポート ビジネス環境レポート 労働、環境、技術、外交などビジネス・社会環境に関する研究レポート 1分でわかるトレンド解説 注目のトレンドワードについて、わかりやすく1分で解説したレポート

1. インストール 1pip install open-interpreter ターミナルで次のコマンドを実行して、Open Interpreter をインストールします。 2. 対話型チャットの開始 インストール後、次のコマンドを実行して、ターミナルで対話型チャットを開始できます。 1interpreter Python で対話型チャットを開始するには、次のコマンドを実行します。 1import interpreter 2interpreter.chat() 2. OpenAI APIキーの設定 OpenAIのAPIキーを利用する場合は設定が必要ですが、OpenAIのキーを使用しない場合は、Code-Llamaを利用することができます。 これで、Open Interpreterを利用する準備が整いました。 Open Interpreterの使い方 タスクの依頼・実行 Open Inter

「Python」は現在、最も人気のあるプログラミング言語の1つである。Webアプリの開発から、近年需要が伸びているデータ分析や機械学習、深層学習といった幅広い分野で利用されている。コードが分かりやすく、読みやすいため、プログラミング知識が少ない人でも扱いやすい。そのため、企業や学生の間でも利用が増えている。そのPythonを、データの整理、操作、分析の定番ツールであるMicrosoftの「Excel」で簡単に扱えるようになる。 米Microsoftは8月22日（現地時間）、開発プレビュープログラム「Microsoft 365 Insiders」のベータ・チャネルで「Python in Excel」のプレビューテストを開始した。まずはWindows用Excel（build 16818)からロールアウトし、他のプラットフォームにも拡大する予定。 セットアップや追加のインストールは不要。Pyth

ドラゴンボールでパワーアップのための場所といえば「精神と時の部屋」。 セル戦、魔人ブウ戦に備えるため使われてきたこの場所は、「1日で1年分の時間が過ぎる」「重力が地球の10倍」など、さまざまな特徴を持っています。 「自分も、精神と時の部屋に入って修業をしたら悟空たちのように、大幅にパワーアップできるかもしれない……」そのように考えたことがある方は多いと思います。 一見、私たちが住む世界では実現が難しそうに思える「精神と時の部屋」ですが、物理学者の目からはどう映るのでしょうか？ 素粒子、宇宙、重力などを専門として研究している国立中央大学教授の太田信義先生にお話を伺いました。 語り手：太田信義先生 大阪大学理学部助教授、近畿大学理工学部理学科教授を経て、2021年4月より国立中央大学（台湾）物理学部客員教授。素粒子論、重力理論（ブラックホール、初期宇宙を含む）を専門とし、日々研究に取り組んでい

はじめまして。デジタル庁ファクト＆データユニット所属、データエンジニアの長谷川です。 本記事ではデジタル庁内でデータ活用を推進するための組織と分析基盤についてご紹介します。 これまでのデジタル庁noteと比べると、技術寄りの話題が多い記事となりますが、庁内のデータ活用に興味のある方はぜひご覧ください。 デジタル庁のデータ活用組織「ファクト＆データユニット」ファクト＆データユニットとはデジタル庁の特徴の一つに、デジタル分野において各種の専門性をもつ「民間専門人材」が多く所属していることが挙げられます。 民間の専門人材は、デザイン、プロダクトマネジメント、エンジニアリングなど、領域ごとに「ユニット」と呼ばれる組織を構成しており（参考：デジタル庁 - 組織情報）、必要に応じてさまざまなプロジェクトにアサインされて業務を遂行する、人材プールのような役割を果たしています。 ファクト＆データユニットも

はじめに この記事は，Kaggle Advent Calendar 2022第6日目の記事になります。 本記事では、 32GB超のCSVデータの基本統計量を、小規模マシンでも省メモリかつ高速に計算するテクニック について解説します。 Kaggleコンペに限らず、 マシンスペックが低いため、大きなデータセットを満足に処理できず困っている 毎回行うファイル読み込みが遅いので、もっと高速化したい ⚡ といった悩みや課題を抱えている方の参考になれば幸いです。 モチベーション データ分析業務やKaggle等のコンペティションで初めてのデータセットを扱う場合、いきなり機械学習アルゴリズムを行うことはまず無く、最初にデータ観察を行うのが一般的です。 テーブルデータであれば、各カラムの基本統計量（最小値、最大値、平均、分散、四分位数）などを計算・可視化し、データクレンジングの要否や特徴量設計の方針などを検

","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"

ところてん @tokoroten 株式会社NextInt 代表 著書「ChatGPT攻略」 共著「仕事ではじめる機械学習」「データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編」 データ分析、コンサル、ゲームディレクター、技術顧問、企業での研修・講演などで出稼ぎ労働中。 お仕事相談はDMからどうぞ。 nextint.co.jp slideshare.net/TokorotenNakay…

cell @CellYT5 多分皆さんが言いたいのはアニメだと意図的に気持ちよくフレーム作ってるけど動画を変換するとおかしな場所で切り替わってただのぶつ切りになっちゃうって事だと解釈しました。

こんにちは、佐々木です。年末に書こうと思って、すっかり忘れていた宿題です。 2022年末のre:InventのキーノートでAWSのCEOであるAdam Selipskyが、『A Zero ETL future』という概念が提唱しました。言わんとすることは解るのですが、これは一体どういう文脈で、なんのためなのだろうと疑問に思う方は多いと思います。そこで、自分なりにデータ分析を取り巻く現状と課題、ゼロETLの概念が出てきた理由をまとめてみます。これは私自身の思考なので、全然違う可能性が高いですので、悪しからず。 データ分析とETLの現状と課題 ゼロETLの話をする前に、データ分析とETLの現状の話をしましょう。データ分析をする際には、必ずデータが必要です。では、そのデータはどこからやってくるのか？単一のシステム内で分析する場合もありますが、多くの場合はいろいろなシステムから必要なデータを集めて

はじめにこんにちわ、UKIです。 金融引き締めによって株式投資に苦しい期間が続いていると思いますが、いかがお過ごしでしょうか。 今回は少し長めの記事を書いてみましたので、お付き合い下さい。 結論だけ知りたい方は、目次の「株のトレーディング手法まとめ」まで飛んでください。 マケデコについて本記事は、マケデコ&J-Quants Advent Calendar 2022の最終日の記事となります。 マケデコとは、Market API Developer Communityの略称で、簡単に言うと「東証が公式データを提供しますので、しっかり相場分析して投資に活かしてください」というコミュニティです。 ディスコードでのディスカッション、APIやラッパーに関する最新情報の共有、初心者や上級者向けのセミナーの開催などが行われています。 マケデコの協賛は、日本取引所（JPX）のデータ部門子会社である株式会社J

Amazon Web Services（AWS）の年次イベント「AWS re:Invent 2022」が米ラスベガスで開催中です。 2日目の基調講演には、AWS CEOのAdam Selipsky氏が生バンドの演奏とともに登場しました。 Selipsky氏は、さまざまなデータを分析する上で多数の分析ツールのあいだでデータを転送しなければならない問題を指摘し、データ転送ツールであるETLがなくなることが同社のビジョンだと説明。 新サービスとして「Amazon Aurora zero-ETL integration with Amazon Redshift」を発表しました。 Amazon Auroraは高速なトランザクション処理を特徴とするリレーショナルデータベースであり、Amazon Redshiftは大規模データの高速分析を特徴とするデータウェアハウスのサービスです。 新サービス「Amaz

ビックデータ分析技術は情報処理技術を学ぶ上で重要となっている。本講義では、データ分析・データマイニングの基礎について学ぶとともに演習を通して実際にデータを分析するプロセスを学ぶ。特に、前期課程の「データマイニング入門」講義のさらに発展的な内容を学習することで、後期課程や大学院におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などの関連講義の基礎となる知識を習得することを目標とする。

こんにちは、リファクタリングが大好きなミノ駆動です。 この記事は READYFORアドベントカレンダー2021 、5日目の記事です。 これはなに？ ソフトウェア開発において、設計をないがしろにすると、低凝集密結合な構造に陥り、変更容易性が低下してしまいます。 設計スキルを高め、あるべき構造を設計する……これで解決できるに越したことはありません。 しかし、認知バイアスと呼ばれる心理効果により判断を誤り、良くない設計をしてしまうことが往々にしてあります。 本記事は、設計を歪めてしまう認知バイアスを理解し、設計判断の精度向上を促すことを目的とします。 この記事のゴール 人間の判断を歪めてしまう心理効果「認知バイアス」の存在を知ること。 ソフトウェア設計も、認知バイアスの悪影響を受けてしまうこと。 認知バイアスに振り回されない設計アプローチを身につけること。 認知バイアスとは 先入観や思い込み、偏

リンク www.ncd-ri.co.jp イメージシステム | カラー戦略の専門家 | NCD-WEB | 色彩心理・生活者研究・トレンド分析の日本カラーデザイン研究所 日本カラーデザイン研究所はオリジナルのカラーシステム「HUE&TONEシステム」やイメージ分析システム「イメージスケール」を開発、発展させてきました。 62 users かたおか＠LP専門Webデザイナー / 著者 @kataokadesign 「Webデザインを学び始めたばかりで配色がうまく決められない」という悩みがあるなら、日本カラーデザイン研究所のイメージスケールを活用すると良いでしょう。 各キーワードに関連する配色が体系化されているので、配色で大失敗する可能性はひとまず減らすことができます。 ncd-ri.co.jp/about/image_sy… pic.twitter.com/QTfzBpQ2EL

July Tech Festa 2021 winter E2セッションの資料です ITシステム監視とは何か 監視エンジニアの未来 監視エンジニアのトレーニング 次世代MSPの役割

画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 総務省は9月29日から、実践的なデータ分析の手法を学習できるとうたう、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習（外部サイト）」を開講している。登録料および受講料は無料。閉講日時は12月7日の23時59分。 本講座では、ビジネスや行政での活用を想定しており、社会人や大学生に向けて、ビジネスや業務上での分析事例を中心に実践的なデータ分析（統計分析）の手法をわかりやすく解説するという。前提条件は表計算ソフトMicrosoft Excelの基本的な操作ができること。 『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 講師は、総務省統計局の會田雅人氏、総務省統計局の阿向泰二郎氏、株式会社電通の佐伯諭氏、東京大学の松尾豊氏、株式会社ブレインパッドの奥園朋実氏、株式会社ブレインパッドの

はじめに Docker イメージサイズは小さければ小さいほど、Push と Pull の高速化につながり嬉しいです。 docker historyによってイメージレイヤーごとのサイズは分かりますが、どのレイヤーのどのファイルのサイズが大きいかは分かりません。 $ docker history maven:3-amazoncorretto-11 IMAGE CREATED CREATED BY SIZE COMMENT eb8a5bbcd061 12 days ago /bin/sh -c #(nop) CMD ["mvn"] 0B <missing> 12 days ago /bin/sh -c #(nop) ENTRYPOINT ["/usr/local/b… 0B <missing> 12 days ago /bin/sh -c #(nop) COPY file:2bbb488dd73