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DQNからRainbowまで 〜深層強化学習の最新動向〜 - Download as a PDF or view online for free

0. はじめに 1. 因果推論~施策の本当の効果~ 1.1 TVのCMを見るとアプリのプレイ時間が短くなる！？ 1.2じゃぁ理想的な比較方法は？ 1.3 背景要因を揃えた比較が難しい問題 1.4 反実仮想：仮に「xxxしたら / しなかったら」の効果算出 2. 傾向スコアを用いた効果測定 2.1 絶対にこの条件は守ろう…

こんにちは。nino_piraです。 先日、強化学習の資料の引用ツイートをしましたら、それなりに伸びたので、「もしかして、みんな強化学習に興味ある！？」と思い自分が読んだ&好きな資料をまとめてます。 また、ブログを書いているうちに「何を持って基礎とするか」などカテゴライズも自分の中でも行方不明になっていましたので、色々…

0. はじめに 1. 対象データ 2. 先に各手法の結果を確認 3.準備 4. 基礎集計~CMを見た人と見ていない人での目的変数の差~ 5. 因果推論の流れのおさらい 6. 傾向スコアモデリング 6.1 モデリング 6.2 テスト / コントロールの傾向スコアの可視化 6.3Rでの傾向スコアモデリングの実装 7. 傾向…

新卒3年目が終わる 4月~ コロナ 3月~ 需要予測の案件 5月 新卒Git研修 ~6月 M5コンペ 7月 週刊 個人的に気になったデータサイエンスNews ~9月鳥コンペ 9月 Bonfire Data Analyst #3 10月 atma#6でdiscussion賞で賞金をいただく 11月 5週連続オンラインB’…

はじめに 食べログのメディア領域でサービス開発のエンジニアリングマネージャーをしている関戸です。 2023年5月8日のプレスリリースの通り、食べログの新たな取り組みとして2023年5月6日にChatGPTプラグインの提供を開始しました。さまざまなメディアで日本初の試みとして取り上げられています。 ChatGPTプラグイ…

1. 新卒1年目が終わる こんにちは。pira_ninoです。 表題の通り、 新卒1年目が終わりました。。。 いつまで「見習い」と名乗っていいのですかね(苦笑 せっかくの区切りなので、「受託分析会社の1年目が何をしているか」を自分の経験に基づいて書いていこうかなぁと思います。 2. 注意書き 受託分析なので、基本クライ…

仁ノ平 将人（LINE株式会社） 髙久 裕央（LINE株式会社） 「第26回 MLOps 勉強会」の発表資料です https://mlops.connpass.com/event/265554/

CVPR 2020 報告 - Download as a PDF or view online for free

Bonfire Data Analyst #3 登壇資料 https://yj-meetup.connpass.com/event/184700/

はじめに こんにちは。nino_piraです。 ここ1, 2年間、ブログをあまり更新できていませんでしたが、最近の取り組みを言語化することで、自分を見つめ直す機会になるのでは と思い、久々に長文ブログを書きます。 新卒5年目が終わる 早いもので新卒5年目が終わります。まもなく30歳です。 新卒3年目までは毎年振り返りブ…

白金鉱業 Meetup Vol.12の登壇資料 #白金鉱業

新卒2年目が終わる 注意書き 4-7月：因果推論案件 4月〜：Data Gateway Talk(dgtalk) 7月：新卒1-3年目でビアテラスに行く 7-10月：画像の異常検知案件 8月：執筆に携わった本が出版 8月：B’zのライブ 9月：呪いの人形事件 10月：KDD2019論文読み会 10月：白金鉱業ミートアッ…

#マーケティングの実務で使えるデータサイエンス※I'm quite welcome to get your feedback or MASAKARI..#序論　オフライン広告の効果検証は難しい…

こんにちは。nino_piraです。 そろそろ「見習い」データサイエンティストという肩書きを卒業しようと思いブログのタイトルを変更します。 本日から「下町データサイエンティスト」と名乗ります。 「見習い」卒業 この業界にいると、何をもって初学者 / 強者と定義するかが非常に曖昧だなぁと思う機会が多々あります。kaggl…

LINE DEVELOPER DAY 2021は、LINEが11月10日、11日の2日間に開催するオンライン技術カンファレンスです。多彩な技術者たちによって、最先端の技術や積み重ねられた挑戦・知識が共有されます。 学びや刺激を楽しむすべての人の参加を歓迎します。

1. 新卒1年目が終わる こんにちは。pira_ninoです。 表題の通り、 新卒1年目が終わりました。。。 いつまで「見習い」と名乗っていいのですかね(苦笑 せっかくの区切りなので、「受託分析会社の1年目が何をしているか」を自分の経験に基づいて書いていこうかなぁと思います。 2. 注意書き 受託分析なので、基本クライ…

概要 確率予測とCalibration(キャリブレーション)に関する勉強会に参加したので、学んだことの一部と、自分で調べてみたことについてまとめました。 概要 Calibrationとは Calibration Curve Calibrationの方法 Sigmoid / Platt Scale Isotonic Re…

注意 PR曲線について PR曲線とは どんなときにPR曲線を使うのか 前提知識 ROC曲線 Confusion Matrix PrecisionとRecall PR曲線の書き方 インバランスデータにおけるPR曲線とROC曲線の違い 面積の比較 ちょっと悪い場合 もっと悪い場合 軌跡の比較(アニメーション) まとめ 参考…

# このイベントについて LINE、リクルート、DigitalBCG、Sansan、ユーザベース、Beatrustの6社が合同で、データサイエンティスト・機械学習エンジニアを対象にした、オンライン採用説明会を開催します！ これまで、各社のデータサイエンティスト＆機械学習エンジニア有志が協力し、データサイエンス・機械学習領域におけ���トップカンファレンスの論文読み会を4回にわたって開催してまいり...

イベントURL https://line.connpass.com/event/221309/ 論文URL https://arxiv.org/abs/2011.14826

2019年4月23日 Data Gateway Talk Vol.1 @Wantedlyの発表資料です #dgtalk

はじめに お久しぶりです。nino_piraです。 ブログは更新していませんでしたが、元気です。 某ﾀｶﾔﾅｷﾞ氏に「献本欲しいならブログを書いてくれ」とのことで献本を頂いたので、ブログのリハビリも兼ねて感想文を書きます。 本の内容については既に色々な方がブログにまとめてくださっているので、個人の感想文を書きます gi…

LINEの機械学習の専門組織である「Machine Learning室」に所属する機械学習エンジニア、プロジェクトマネージャー、プロダクトマネージャーが、自らの仕事内容を紹介するイベントにおいて、室長の菊地悠氏がMachine Learning室のミッションについて共有しました。

この記事について機械学習モデルを作成してみたけど、そのモデルを説明しようか？そんな課題に応えてくれそうな、Shapashというツールを触ってみたいと思います。^1githubhttps://…

Music×Analytics Meetupの登壇資料 イベントページ：https://connpass.com/event/155446/ #muana

# 概要 / 目的 本イベントは「音楽×データ分析」に興味のある方に向けたイベントです。 趣味で分析をした結果を気軽に話すLT枠と実際に業務でデータ分析を用いている事例を共有するロングトーク枠の2枠を用意しています。 懇親会もご用意していますので、みなさんで交流を深めましょう。 満席につき、懇親会に参加枠を 40→50→55 に「増枠」しました！！ # 参加枠 ## 聴講枠 * 発表まで参加...

プロダクトマネジメントのすべて 事業戦略・IT開発・UXデザイン・マーケティングからチーム・組織運営まで

論文: Emergent Tool Use from Multi-Agent Interaction 昨年 2019/09/17にOprnAIが出したかくれんぼ(hide and seek)強化学習論文を読んだので、備忘がてらブログにメモ。 メモなので、正確に書いていないことだけはご了承ください。。。 タイトルは"Em…

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# GW明けに延期させて頂きます。 新型のコロナウイルスの感染拡大を受けて、イベントを延期させて頂きます。 なお、GW明けの開催 を予定しています。 当イベントページは残しておきますので、新たな応募登録は不要です。 学生枠にお申し込み頂いた方で、5月時点では学生ではない方のキャンセルはしなくても構いません。 たくさんのご応募を頂いた中、大変申し訳ございません。 # Data Gateway...

The **Recommendation Systems** task is to produce a list of recommendations for a user. The most common methods used in recommender systems are factor models (Koren et al., 2009; Weimer et al., 2007;...