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NorikazuYamada

@norikazuyamada

株式会社クリエイティブ・インテリジェンス代表。Yahoo、BrainPad、GREEなどで機械学習や意思決定支援などを。今はディシジョン科学を主テーマとした会員サービスや分析アドバイザリーをやっています。著書は認知バイアス入門(ソシム)、東京大学のデータサイエンティスト育成講座(マイナビ)など。

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将来のための思考実験の一つだったんだけど。特に後半、想像を超えてきて笑うしかなかった。 === 夜の10時。オフィスには村上だけが残っていた。

佐々木亮@書籍「やっぱり宇宙はすごい」発売後即重版 (@_ryo_astro) 's Twitter Profile Photo

3/28発売の書籍 「#マーケティングをAIで超効率化」の見本がとうとうできました!!この形になると、一気に実感が湧きます。やばいです。 発売まであと7日!

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大ヒット宇宙本などで著名な佐々木さんらによる、講談社ChatGPTのAPI本をご恵贈いただきました。ありがとうございます😊

大ヒット宇宙本などで著名な佐々木さんらによる、講談社ChatGPTのAPI本をご恵贈いただきました。ありがとうございます😊
佐々木亮@書籍「やっぱり宇宙はすごい」発売後即重版 (@_ryo_astro) 's Twitter Profile Photo

ありがとうございます!!アメリカから帰ってきて山田さんの講義でAIに踏み込んでいけたので、こうやって本をお渡しできてよかったです!! 2冊同時並行は脳がバグりました。 #マーケティングをAIで超効率化

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業務では、nixtla等のライブラリを使うと思うんですが、ライブラリアン?などと揶揄されないためにも手元にきちんとした(でもわかりやすい)一冊が欲しくなる時系列。経済学の先生が書いてくれているので、経済・ファイナンスデータの特徴やARCHやGARCHモデルについても安心して学べる。久しぶりにラ

江崎貴裕|データ可視化学 好評発売中! (@tkezaki) 's Twitter Profile Photo

【拡散希望】現在、私の経営する東大発スタートアップ (株式会社infonerv) では自社AIプロダクトの顧客導入にかかる業務の推進・サポートをしてくださるビジネス職の方2名を募集しております。もしご興味ある方いらしたら是非ご応募ください!若手メンバーを積極採用中です💪 >詳細リンク↓

共立出版 アリがと蟻 (@1738310) 's Twitter Profile Photo

本書も発売前から大注目でしたね。お馴染みソシムさんのカラフルシリーズ最新『将来予測と意思決定のための時系列分析入門』(長倉大輔 著)のご紹介です。え、カラフルシリーズって言うの?あ、実は私も知りたいです…(^^;【撮影協力:紀伊國屋書店 新宿本店5階】kinokuniya.co.jp/f/dsg-01-97848…

本書も発売前から大注目でしたね。お馴染みソシムさんのカラフルシリーズ最新『将来予測と意思決定のための時系列分析入門』(長倉大輔 著)のご紹介です。え、カラフルシリーズって言うの?あ、実は私も知りたいです…(^^;【撮影協力:紀伊國屋書店 新宿本店5階】kinokuniya.co.jp/f/dsg-01-97848…
Sumanth (@sumanth_077) 's Twitter Profile Photo

AI Agent built for Data Scientists that can create full notebook workflows from a single prompt! Data Copilot is like Cursor but built for data scientists. I have built a complete ML notebook: import data, clean it, train models, and test them, all in one go. 100% Open Source

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昔、マイナビさんから共著で出させてもらった『東京大学のデータサイエンティスト育成講座』。出版から5年以上経過したとことを考えると、Amazon全体でランキング5000位番台で推移しているのは底堅いニーズがあるんだなと感じる(タイムラインだけ見ているとそうは思えないけれど)。

昔、マイナビさんから共著で出させてもらった『東京大学のデータサイエンティスト育成講座』。出版から5年以上経過したとことを考えると、Amazon全体でランキング5000位番台で推移しているのは底堅いニーズがあるんだなと感じる(タイムラインだけ見ているとそうは思えないけれど)。
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書きました。確率を確率として使いたい場合にはキャリブレーションが必要だよという内容です。公式ドキュメントを読むのが一番ですが、添付の図を使ってもらうと公式ドキュメントも読みやすくなるんじゃないかと思います。 cintelligence.co.jp/probability-ca…

書きました。確率を確率として使いたい場合にはキャリブレーションが必要だよという内容です。公式ドキュメントを読むのが一番ですが、添付の図を使ってもらうと公式ドキュメントも読みやすくなるんじゃないかと思います。
cintelligence.co.jp/probability-ca…
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DS協会のスキルチェックver5を簡単に検索かけた範囲だと、概念の操作化って出てこないんですよね。全体的に工学系のセンスで作られているというか。

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可視化された図しかまだ見れていないけど、伝え方の勉強になる。SHAPの可視化バリエーション、昔よりだいぶ増えてるんですね。Fig2(B)からは、公式のAPIドキュメントだけだと感じられない工夫と魅力が伝わってくる。抽出サンプルによって印象は変わるのだろうけれど。 あとMultimedia Appendix

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新幹線の終電。こんなにも改札が容赦なく閉まるのだと学習しました。幸い実家に引き取ってもらえることになりましたが、反省し出直したいと思います。

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モデルの解釈は、モデルの質的評価の一環として普遍的価値があると思っている。昔は解釈性に因果的何かを重ねてしまっていたけれど、今は知識発見と予測文脈での許容性の中で扱うものと感じられている。反実仮想させてもいいと直感できるなら定量評価に移行する。この感覚知が解釈性の真髄だと勝手に思

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元ポスツリーでも言及されている通り、Many Analysts研究との繋がりを意識して読んでおきたいと思った。最近論文読めてない、しっかりしないとな。