y.ueno

反実仮想機械学習　〜機械学習と因果推論の融合技術の理論と実践 反実仮想（Counterfactual）─ 起こり得たけれども実際には起こらなかった状況 ─ に関する正確な情報を得ることは，機械学習や意思決定最適化の応用において必要不可欠です。例えば，「現在運用している推薦アルゴリズムを仮に別のアルゴリズムに変えたとしたら，ユーザの行動はどのように変化するだろうか？」や「仮にある特定のユーザ群に新たなクーポンを与えたら，収益はどれほど増加するだろうか？」「仮に...

神本、既に一部書店でゲットできたので読み進めている

gihyo.jp/book/2024/97...

LLMの現在 今のLLMを取り巻く状況について紹介します。

speakerdeck.com/pfn...
LLMの現在

認知心理学者、プリンストン大学名誉教授ダニエル・カーネマン逝去のお知らせ
www.hayakawa-online.co.jp/new/2024-03-...

Contextual Bandit実装したい

原題bad data ; how governments,politicians and the rest of us get misled by numbersから盛ったタイトルを付けたために内容はちゃんとしているのにタイトルが邪魔をしている。ヤバい経済学を念頭につけたと思われるけど時間経ちすぎて元ネタ知ってる人がどれだけいるのやら。

はじめての統計的因果推論 - 岩波書店 考え方の基本を図と言葉、簡潔な例を活用して平易に示し、結果解釈の注意点も詳説。分析原理と対象を深く理解するための入門書

データアナリスト系のジュニアな人々に薦めたい本として『効果検証入門』に続く本がやってきた。

www.iwanami.co.jp/smp/book/b63...

ついにElastic Leadershipを購入したので読むぞ

データの向こうに人がいる、大切にしたい。けど向き合う人を間違えてはいけないからみんなの御用聞きになってもいけない。これが難しい。

このタイトル、何て読むんだ！？　という叫びが聞こえた気がしました（気のせいかも）。元々誰に伺ったのかは忘れてしまいましたが、「ゴーレム　ひゃくじょう」と読むらしいです。ただしくは数字が右肩に付いてますからね。仮に間違っていてもちょっと責任は負いかねますのであしからず。

医学統計学シリーズ　統計学のセンス　 ｜朝倉書店 好評の旧版に加筆・アップデート。データを見る目を磨き，センスある研究の遂行を目指す〔内容〕randomness／統計学的推測の意味／研究デザイン／統計解析以前のデータを見る目／平均値の比較／頻度の比較／イベント発生迄の時間の比較

あらためて読むと面白いな

www.asakura.co.jp/detail.php?b...

事業会社で分析したい人、いないかな

「データの力で、GAグループ全体の意思決定の精度とスピードを加速させる」　GAテクノロジーズ新執行役員・奥村純就任インタビュー｜GAグループ公式note 2024年3月5日、株式会社GA technologies（GAテクノロジーズ）の執行役員 CDO（Chief Data Officer）に、奥村純が就任しました。 ※プレスリリースはこちら 今回の記事では、奥村の経歴や就任の背景、そして今後の目的・意気込みについてインタビュー形式でお届けします。 Profile 奥村 純（Jun Ernesto Okumura） 2014年、京都大学大学院理学研究科で博士号（理学）を取得。在学中は日本学術振興会特別研究員（DC1）として国内外で宇宙物理学の研究に従事。その後、大手インターネット関連事業会社にてデータアナリスト・AIプロダクト

note.ga-tech.co.jp/n/n8b03804b9...

Can Boosted Trees predict below the minimum value of the training label? I am using gradient Gradient Boosted Trees (with Catboost) for a Regression task. Can GBtrees predict a label that is below the minimum (or above the max) that was seen in the training ? For instan...

決定木系のモデルが出す予測値は各葉に割り振られた値の平均なので「訓練データの範囲を超えた値は出ない」と思っていたが、必ずしもそうではないらしい。実践的には起こりづらい状況ながら、上限下限を超えることもあるとは知らなかった😲
datascience.stackexchange.com/questions/77...

データモデリングでドメインを駆動する ――分散／疎結合な基幹系システムに向けて | Gihyo Digital Publishing … 技術評論社の電子書籍 本書のテーマは「データモデリング」と「基幹系システム」です。Web上で台頭しつつある新たなビジネスは，新たな基幹系システムを必要としています。一方，既成ビジネスでは，モノリシックで硬直的な基幹系システムをしなやかな姿に変えていく必要があります。基幹系システムの中核には「構造化されたビジネス記録」＝「帳簿」があります。そのデザイン，つまりデータモデリングがいずれの取り組みにおいてもカギですが，データ...

明確な思想を持って書かれていてすごく読みやすいし面白い。

gihyo.jp/dp/ebook/202...

新入社員の呪いの解き方 ウェビナー『CTOとVPoEが語る、採用とオンボーディング で失敗しないためのベストプラクティス』での発表資料です。 オンボーディングにおいて 注意すべき力学について共有しつつ、 チームとして工夫していることをご紹介しています。新入社員=中途入社の社員さんを"主に"想定しています。 【運営しているサービス情報】 - ITエンジニアの方向け - https://lapras.com - エンジニ...

良い記事だった、一緒に働く人には幸せでいてほしい

speakerdeck.com/rockymanobi/...

ロジスティック回帰に最尤推定量が存在するか判定する - ほくそ笑む 引き続きロジスティック回帰について調べている。 前回、ロジスティック回帰の最尤推定量にはバイアスがあることを調べた。 ロジスティック回帰の最尤推定量にはバイアスがある - ほくそ笑む このバイアスは、サンプルサイズが大きい場合は無視できるが、入力変数の数に対してサンプルサイズが小さい場合には無視できないほど大きくなる。 今回はサンプルサイズをさらに小さくすると起こる問題について考える。 前回の最初...

ブログを書きました
hoxo-m.hatenablog.com/entry/2024/0...

自分だけでなく、一緒に働いている人のエンジニアリングスキルや分析スキルを価値に転換出来るよう、日々意識して頑張りたい

ウクライナ軍に入隊したアジャイルコーチが、さまざまなメソッドを駆使して中隊長としてのリーダーシップを実現した話（前編） アジャイル開発の代表的な方法論であるスクラムをテーマに、都内で1月に開催されたイベント「Regional Scrum Gathering Tokyo 2024」で、経験豊富なアジャイル開発のエキスパートとしてウクライナを拠点にアジャイルコン...

よく聞くようなリーダーシップや組織論についての話が全然馴染みのないバックグラウンドで語られていた。自分が持っている戦争へのイメージとは全然違う平熱がそこにある。
www.publickey1.jp/blog/24/post...

薔薇の名前、百年の孤独に続いて文庫化か！？と思ってたけど、完全版が出るらしい。

ポジショントークとして受け取っていただいていいですが、事業会社でデータ分析、めちゃくちゃ楽しいしキャリアにとってプラスだよ、と言いたい

物理・化学・数理から理解する生命科学 基本トピックを7章にわけ，法則・理論を重視したミニマムな解説と，具体的な問いから構成．厳選された45の問いと生物学的な意義を「少しずつ学ぶ」ことを通して，可能性や広がりに気づく教養としての生命科学

これは気になる！
「物理・化学・数理から理解する生命科学」
2024年2月21日刊行予定とのこと。

> 各章は，法則・モデル・理論を重視した解説と，散りばめられた５〜7題の「問い」やPythonを用いたシミュレーションで構成され．ともすれば陥りがちな思い込みーー“生物は暗記”の向こう側にある，物理と生物，化学と生物，数理と生物のそれぞれのつながり，これからの生命科学像がみえてくる．
www.yodosha.co.jp/yodobook/boo...

誰と仕事するのであれど定期的にお互いのやり方を振り返って俯瞰した目線でより良い進め方を話したいな。社内の方であろうとパートナー企業さんの方であろうと。

施策デザインのための機械学習入門 〜データ分析技術のビジネス活用における正しい考え方 予測に基づいた広告配信や商品推薦など，ビジネス施策の個別化や高性能化のために機械学習を利用することが一般的になってきています。その一方で，多くの機械学習エンジニアやデータサイエンティストが，手元のデータに対して良い精度を発揮する予測モデルを得たにもかかわらず，実際のビジネス現場では望ましい結果を得られないという厄介で不可解な現象に直面しています。実はこの問題は，機械学習の実践において本来必要なはず...

埋め込みうまくいかなかったので再ポスト。

gihyo.jp/book/2021/97...

因果推論の先へ―機械学習で因果効果を予測する『反実仮想機械学習（Counterfactual Machine Learning）』入門 | 株式会社ARISE analytics（アライズ アナリティクス） はじめに ARISE analytics の近藤です。本記事では、次世代の意思決定技術として注目されている反実 […]

反実仮想機械学習(CFML)だと同著者の既刊や、こちらの記事もオススメです。後者は幸運なことに少しお手伝いする機会がありました。

gihyo.jp/book/2021/97...

www.ariseanalytics.com/activities/r...

反実仮想機械学習～機械学習と因果推論の融合技術の理論と実践 齋藤 優… 反実仮想（Counterfactual）─ 起こり得たけれども実際には起こらなかった状況 ─ に関する正確な情報を得ることは、機械学習や意思決定最適化の応用において必要不可欠です。例えば、「現在運用して… - 引用：版元ドットコム

Xでも紹介したけど、こちらでも期待を込めて紹介。読むのが楽しみ。
www.hanmoto.com/bd/isbn/9784...

重版出来！🎊🎊
拙著、Human-in-the-Loop 機械学習が重版されることになりました。
まさか自分の本が重版出来されるとは…と感動もひとしおです
お買い上げ頂いた皆様ありがとうございました
amzn.to/48byp4Q
SNSなどでの感想も好評な感想が多く、改めてこの本を訳せて良かったなと思います😄

クリック率を最大化しない推薦システム セレンディピティのある推薦、多様性のある推薦、コンテンツ生産者を配慮した推薦など、クリック率の最大化（だけ）を目指さない推薦システムについての紹介です。 連絡先: <a href="https://twitter.com/joisino_" target="_blank">@joisino_ (Twitter)</a> / https://joisino.net/

めちゃくちゃ良資料だった…
speakerdeck.com/joisino/kuri...

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