onodera
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中田敦彦含め、炎上してる人がしたり顔でよく言う「議論するキッカケを作ることが目的」ってやつ、「清掃活動の意識を高める為に敢えてゴミをポイ捨てします」ってのと同じ詭弁で話にならない
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研究室の教授、データ分析するカリキュラム創設するとの事で高校に営業周りしてるんだがどこも「数学から逃げて文系に行くんだから、数学やらせる文系とは何事か」という態度らしい。日本の将来は暗い
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> 米アルファベット傘下のコンテストプラットフォーム「カグル」への参加を奨励する。半年ごとに結果を評価し、好成績の社員に最大100万円を支給する。
世界2位取っても自己研鑽の評定が4/5で「頑張ったから4。5は存在しない」って言われて辞めた人がいるらしい
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DeNA最終出社でした。
It was my last day at DeNA. I'm proud that DeNA is great company for kaggler in Japan. I will recommend this company if you're kaggler as well.
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な〜にが「シリコンバレーの最も素晴らしい所である"初対面でも共通の目標を持っている仲間ならば本気で助けあう"コミュニティの仕組みを日本でも作りたい」じゃ、「人身売買して金を稼ぎたい」って言えや
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最近強い学生が多いって話で「むしろ学生(修士・博士)が社会人より強くないと何を勉強してんのって話で、その人終わってるでしょ」と言われて確かにと思った
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機械学習を仕事にするくらいそれが上手なら為替や株価を予測すれば仕事する必要なんてないはずなのに、そうしないって事は…という矛盾（？）を多くの人が抱えている
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某社のマネージャー、めっちゃ活躍してる印象をネットから受けてたけど何で辞めるんだろうな、ってみんな気にならないのか。所帯持ちが先決まってないのに辞めるってよっぽど何かあったのでは？とか邪推してしまう
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シリコンバレーの最も素晴らしい所である"初対面でも共通の目標を持っている仲間ならば本気で助けあう"コミュニティの仕組みを日本でも作りたい人にブロックされている
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kaggleで準優勝しても自己研鑽4/5付けてくる会社があって、何故か聞いたら「5は人につけるために存在してない」らしい。他にも色々意味不明過ぎて辞めた
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賞与が多い会社ってそれだけ不安定な事業って事なのになんでみんな貰いたがるの…？基本給0で賞与8ヶ月×2とかでも良いの？割引現在価値とか分かる？てか算数出来る？
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弊社を退職するにあたって退職届にスタンプリレーしないといけないので、pdf印刷して判子押した退職届をベトナムから東京にair mailで送った。これでも世界top10くらいの技術を持った企業を目指してるらしいのだが行く末が心配である。
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歴代最長政権を生み出した「アベノミクス」の真実～国民の未来を食い物にした罪
円安・株高、雇用環境好転の理由をちゃんと説明できている記事は今回これしか見てない
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> でも無料だった朝食が徐々にしょぼくなり最終的におにぎり一個になるなどしていって味わい深かったです。
これマジ？！俺がいた時こんな感じだったが
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前職の同僚が作った競馬AIが200万円強損してるらしい。その同僚は副業で機械学習の講師をしていたので、教え子達が業務で損失出してないか心配
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My secret sauce to be in top 2% of a kaggle competition
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モンティ・ホール問題って初出はすごい議論になったらしいけどシミュレーションしたらすぐ分かるじゃん。プログラムも10行ぐらいなのに。本当に1000人近い博士号持ってる人から投書来て、その多数が1/2を訴えてたら多分その経歴嘘だと思う
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確かにデータサイエンス教育で儲けたい人に風当たりが強い気がするのだが、理由は多分kaggleやCourseraで無料で良い教育が受けられるからだと思う。それらに手を伸ばせない人って結局やる気ないだけで、そういう人と同じ空気を吸ってるとこっちまでそうなりそうな気がするから嫌われてるのでは。主観
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トイレットペ���パーが不足してた時期に機械学習界隈の人が「なんでもダイナミックプライシングで決めれば良い」って言っててドン引きした。貧乏な母子家庭はケツ拭く資格無し」って言ってるのと同義だぞ。
転売の話でよく出てくる言葉「本当に欲しい人」。この安直な言葉を使う人は、あなたの欲しさと私の欲しさをどう比べるつもりだろうか。一度経済学を学んだほうがいい。
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recsys challenge 2020はtarget encodingが効くんだけど、cpu(pandas)で行うと32コアで2日強かかるところが、gpu(cudf)を使うと20分で終わった。cudf使わないと1回しか実験出来ない所を、cudf使うと144回実験出来るので、cudf使わない人は勝てるわけがないと思う
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他人が婚活してるのを横から眺めるのめっちゃ楽しいよね。渋谷・恵比寿のよく婚活に使われる店に休日ランチ行って聞き耳立ててたわ。マーヴルの映画の話をしてる男に全然興味なさそうな女が「え〜そうなんですか？！調べてみます！」って言ってスマホ取り出して友達にLINEし始めたのとか最高だったな
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人は仕事がつまらないとkaggleをしてしまうので日本に強いkagglerが多いのはあまり嬉しい事ではないと思ってる。鯨やイルカを助けたり珊瑚礁守ったり乳がんの早期発見に尽力出来た方が人生に価値を見出しやすそう
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レモンコンペまとめ
1. 開始以前にアンサンブル禁止のお気持ちルールが周知され、アンサンブルの定義をめぐり議論になる
2. testにtrainと同じレモンが含まれている事が発覚し、完答する人が出現
3. リークを指摘されるが運営は「皆さん優秀ですね」という明後日の方向のコメントを出す←今ここ
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データ分析の基礎とか難しい数学とかよく分からないけど、xgboostが全て考えてくれたのでkaggleが賞金くれた。何も分からなくても勝てるのでみんなやれば良い
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「自らの知識やスキルを磨き続けているか？」という評定が4/5だったんだが世界2位取っても5じゃないのかよ。5の人この会社いる必要ないだろ
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これは確かにそう。人が予測出来るのに機械学習で出来ない例が思い浮かばないな
「ある問題を機械学習で解けるか」どうかを考える時に一番参考になるのが、「人間は予測できるか」ということ。
AlphaFoldの場合も、「Folditというゲームで人間のゲーマーがタンパク質構造を予測できるのならこれも機械学習でいけるのでは？」という見通しがあった。
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インタビュー載りました
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良い言葉だな。誰が言ったんだろう。
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消費行動、コロナで一変 クレカ決済のビッグデータ分析
> 特に、娯楽の分野は高齢層の自粛効果の低さがくっきりと表れた
面白い
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> 折角データサイエンスに強いKagglerが来ても、上司に評価されることなくすぐD●NA社とかM●rcari社とかに転職してしまう
俺じゃん
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今の会社入ってマジで仕事っぽい仕事しなくなったな。
たまに全然興味ない話とか無理やり聞かされる会議出たり、満員電車に乗ってみたくなったりする
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前々職で前社長が「イヤホンしてると話しかけづらいからダメ」みたいなこと言ってたな。
いや、テメーはしょうもない話しかしないんだから話しかけんなよ
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raddar、データを見るのがめちゃくちゃ上手いのでbestfittingより尊敬している。bnpで匿名化された特徴を暴いたのは衝撃を受けた。自分のkaggle観もこの辺から来ている
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育ちが良いので「kaggleみたいな細かい精度を追求する事に興味が持てないんですよね」と虚勢を張った人が他の分野でも何も出来ずに沈んでいくのを眺めるのが好きです
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転売ヤー批判は腐るほど見るが、意外と芯を食ったものは見ないな。「希少な資源の配分方法は市場原理以外にいくらでもあり得るのであり、『市場原理に基づいているから問題ない』と考える必然性はどこにもない。市場原理での配分を問題視することはいくらでもあり得る」が本質。
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kaggle10%社でkaggle0.03%取ったけど自己研鑽の評定が4/5だったのでブチ切れた。5は絶対に付けないという謎ルールがあるらしい
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ReLU Tも買える
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「仕事が好き」って言ってる奴は実はみんな酸っぱい葡萄して自分を洗脳してるだけで全然ダメ。むしろ洗脳しないと生きていけない可哀想な人。「なんか知らんが遊んでるのに金が貰えてウケる」が限りなく人類の目指すところに近い。そして真の解は「マジで何もしてないのに金が貰える」。
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これ、マジでどっちでも良いらしい。知らずに使ってるんだと思ってたけど知らないのは自分だった
indexes自体は英語的に間違っていないですし、広く使われています。実際に自分の周りのインド人は大抵indexes派です。自分はindices派ですが。
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毎回話題にしてしまい申し訳ないんだが、辞める時にベトナムからハンコ押した退職届を空輸した話とかも結構ウケが良い。これでupdate Japanとか言ってるのが1番面白い
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引っ越す時は10年くらいずっとお世話になってる信頼できる仲介業者にお願いしてるんだが、この前「引っ越す度に家がどんどん良くなっていって自分も頑張らなきゃなと励みになります」って言われてちょっと感傷に浸った
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Dask、巨大テーブルデータの学習がすぐ終わるので使ってみて欲しい
ついに来週開催、
#GTC22
での DLI ワークショップ。先週のリハーサルでは、試しに参加した関係者から「GPU を使用したツールや機械学習の高速化について理解が深まった」、「わからなかった点の解答を参照できたのが良かった」等嬉しいコメントが。ご興味ある方はご参加を。
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今や「日本で一番たくさん人を殺した人」とすら言われる医師が闇堕ちする過程を書いたブログ。
元々エビデンスベースのまともな人だったとは知らなかった。
K医師との想い出｜画像診断医k｜note
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