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「馴染みのある歌手がいない」──11月、『紅白歌合戦』の出演者が発表されたときに目立ったのは、そうした反応だった。 それは公共放送に向けられる厳しいまなざしであるのと同時に、長らく一年の締めくくりとして愛されてきた『紅白』への大きな期待のあらわれでもある。 では、こうした『紅白』を客観的に考えるとどうなるか？ さまざまデータを使って『紅白』を分析すると、その先に視聴者の疑問に対する答も見えてくる。 新陳代謝が順調に進む まず、今年の出演者をおさらいしよう。特別出演も含め今年は51組となる。２部制となった1989年以降、『紅白』の出演者は50組前後で推移しており大きな変化はない。このなかには、milet×Aimer×幾田りら×Vaundyのユニットのように、ひとりの歌手が複数回出演するケースもある。 出演回数をカウントすれば、今年は以下のようになる。５回以下が58％、６回以上が42％となって
榊一郎@小説『ギャルダン』／漫画原作『転生声優～』『エルフ先生』 @ichiro_sakaki 基本ラノベ作家なのですが。最近はゲームとかアニメとか漫画の脚本その他の仕事の方が多かったりも。まあ物語系文筆業の何でも屋とでも。あ、巻き込みリプには基本的に返事いたしませぬので、どうかひとつ(何? 榊一郎@『魔王を斃した後の帰り道で』 @ichiro_sakaki 昔、某レーベルの授賞式で、ある編集さん(古参)が『ラノベ作家の平均寿命って1・4「冊」なんですよ』とか言って周囲を戦慄させていたが、それはそれとして、前にもネタにしたが『ラノベ作家のまま大往生した作家がまだ居ない』『一生続けられるかどうか確定データがまだない』のは事実っぽいの....2022-03-29 17:15:24
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東京都の情報技術利活用への取り組みは都庁内に常勤で働いている情報技術系職員に加え高い専門性の人にフェローとして非常勤でサポートしてもらってます。 その一人の関フェローの嬉しいニュースが。 デブサミ2020夏のベストスピーカーが決定、1位はCode for Japan 関治之氏 日本で有数の伝統もあって大規模なエンジニアのイベントでの受賞。東京都の新型ウイルス感染症対策サイトは職員とシビックテックのコミュニティによって運営されていますがそのことにもプレゼンでは触れていただいています。 このプロジェクトを通じてシビックテックについて多くを彼やその仲間から学びました。全員の名前はとても書ききれないんだけどまさに私にとってのジェダイマスターたちです。せっかくなのでジェダイマスターたちから学んだことをこれを機会に書き留めておきます。行政でシビックテックやオープンデータの推進を検討してる人の参考になる
菅義偉官房長官は11日の記者会見で、広島と長崎の平和式典での安倍晋三首相のあいさつが酷似していたことに関し、やむを得ないとの認識を示した。「哀悼の気持ちや唯一の戦争被爆国としての立場を申し上げるのは両式典でどうしても同じような内容になる」と述べた。そんなアホな話あるかい。 と思いつつ、安倍首相に対する心理的嫌悪感だけで拒否反応を示すのは良くないと考えて、過去遡れる分だけ遡って広島・長崎の「被爆地あいさつ」文を比較してみました。 分析手法恣意的に判断するのは良くないと思い、なるべくロジカルに広島・長崎のあいさつ文のdiffを取りました。diff自体はこちらのWEBページで差分を見ています。 例えば2020年あいさつ文は以下のように表示されました。 左側が広島、右側が長崎です。 青いマーカー線は、広島（長崎）あいさつが長崎（広島）あいさつと比べて登場しなかった文章です。なるほど、2020年の安
021 こんばんは。順調にnoteを更新しているということは、「仕事はできないけど、そこそこ生きてはいる」くらいのステータスです。どうぞよろしくお願いします。 さて、このnoteのお題は掲題の件についてである。「正直みっともないからやめてほしい」という人も多かろう。でもいまのところこれしかないのである。そんなわけで、ご興味の向きはよろしくお願い申し上げます。 いったい、出版産業というのはかなり旧態依然とした──しかしこれが一挙に崩壊しない程度にはよくできた──システムで成り立っている。 このあたりは出版流通の本を一冊読めばわかるし、ググっても出てくるので割愛する。 ともあれ、出版業界は順調に右肩下がりを続けていて、この20年ほどで売上が約半分になった。 現在の業界規模は1兆7千億弱と思われるので、実に狭い村であることがわかる。また、このうちだいたい10%ほどが電子書籍の売上であり、さらにそ
機械学習・データサイエンスのチートシート集、便利なものがたくさん出回っていますが、ちまちまブラウザからダウンロードしていたりしませんか？そんな貴方にお勧めなのがこちらのレポジトリ。 FavioVazquez/ds-cheatsheets https://github.com/FavioVazquez/ds-cheatsheets はい、クリックあるいはコマンド一つで100を超えるチートシートが一括でダウンロードできちゃいますね。以上、釣りタイトル失礼しました。 と、これだけではなんなので、個人的に有用性が高いと感じたものを、大きなサムネイル付きでまとめてみました。ソースとして、DataCamp及びRStudio公式ページの情報量は圧倒的なので、一読をお勧めします。 科学計算・データ操作・可視化Python (NumPy/SciPy/Pandas/matplotlib/bokeh) Pyt
NTT東日本とAI（人工知能）ベンチャーのAI insideは1月23日、ディープラーニングを使って帳票内容を読み取るOCR（光学文字認識）サービス「AIよみと～る」の提供を始めた。データ入力業務などを自動化するRPA（ロボットによる業務自動化）サービス「おまかせRPA」と合わせて提供することで、紙書類のデータ入力などを手作業で行うバックオフィス業務の効率化をサポートする。 紙帳票に記載された内容をスキャナーで読み取り、デジタルデータ化したものをAIよみと～るで検出する。AI insideが開発したAI基盤「Neural X」の学習アルゴリズムを使ったディープラーニング技術と、ゆがみ・傾き補正機能を組み合わせることで、手書き文字も含めたトライアルでは96％以上の認識率を実現したという（NTT東日本調べ）。欄外にはみ出た数字、訂正印、2行にわたって折り返して記載された住所なども、AIが内容を
Kaggleで世界11位になったデータ解析手法～Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ Kaggleの上位入賞者であるKaggle Grandmasterを獲得した、Sansan株式会社のデータサイエンティスト高際睦起さん。模範となるソースコードをもとに考え方や解析手法を教えていただきました。 「Porto Seguro’s Safe Driver Prediction」とは？ 【技法1】前処理 【技法2】特徴抽出 【技法3】予測モデルの作成 Kaggle初心者は何から始めるべき？ データサイエンティストを目指す若き人たちへ 世界中のデータサイエンティストたちが集まり、企業や研究者が投稿したデータに対する高精度なモデルを競い合うプラットフォーム・Kaggle。メンバーは100万人を超えており、良問の多さや参加者のレベルの高さゆえに、機械学習を学ぶ者にとって優れた研鑽（けんさん）の場となって
音楽業界に関わる全ての方へ 早速なのでミックスエンジニアっぽいことを書こう。 専門用語が多く出てくるかもしれないが、 できるだけ簡単にわかりやすく書きます。 --- ・音圧戦争とは 我々が聞いている音楽のデータは最大音量が決まっている。 そして人間は相対的に「大きい音＝良い音」と感じる傾向がある。テレビで暗い画面よりも明るい画面の方が綺麗に感じるのと同じだ。 だから他人の曲よりも良い音に聞かせたい多くのエンジニアは 音圧を上げ、最大音量ギリギリのデータを長年に渡り作り続けている。 上が大昔の曲の波形データ、下が昨今の曲の波形データ。 お分かりいただけるだろうか？ これが音圧戦争である。 --- ・音圧戦争の利点と欠点 音が最大音量で常に大きく聴こえるなら それは最高だしメリットしかないのでは？と思われるかもしれないが 察しの良い方ならお気づきだろう。 同じ決められた最大音量で音を大きく聴
日本語の漢字は、戸籍などに使われているものも含めると６万字あるのに対し、コンピューターは、実は１万字しか扱うことができません。これに対し、このほど１５年越しの作業の末、６万字すべてが統一の規格にまとめられて、コンピューターがすべての漢字を扱えるようになり、ビッグデータの活用をはじめさまざまな効果が期待されています。 中には、メーカーなどが独自に対応した外字もありますが、コードが無いために、メーカーごとの互換性が無く、データを受け渡してもコンピューターが認識できずに「文字化け」してしまったり、ある人の名前に本名の外字を充てたものと略字を充てたものの２つのデータがあった場合、コンピューター上では、別の人と認識されてしまったりするなどの問題が起きていました。 このためＩＰＡ＝情報処理推進機構は平成１４年から、経済産業省とともに外字を含めたおよそ６万字の漢字１つ１つに、コードを割りつける作業を進め
この地図はある食べ物の1人あたりの消費量を示したものです 2017年12月07日12:00 カテゴリ地域ネタ 1: 名無しさん＠おーぷん 2017/12/04(月)20:08:39 ID:xFZ さてなんでしょう こちらもおすすめ スポンサード リンク 2: 名無しさん＠おーぷん 2017/12/04(月)20:09:13 ID:50O 小麦粉 3: 名無しさん＠おーぷん 2017/12/04(月)20:12:54 ID:xFZ >>2 小麦粉はこれやわ 4: 名無しさん＠おーぷん 2017/12/04(月)20:13:19 ID:NWK うどん！ 6: 名無しさん＠おーぷん 2017/12/04(月)20:13:39 ID:xFZ >>4 はい正解 正確にはうどん・そばの図やけど 10: 名無しさん＠おーぷん 2017/12/04(月)20:14:06 ID:0Wy香川真っ赤やな 14
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
＜目次速報? #中央公論 11月号／10日発売＞ [特集]解散総選挙 大義と争点 ＜公論2017＞ なぜ安倍内閣の支持率は復活するのか 河野 勝 「安倍一強」の制度的基盤――「首相支配」の発展と国政への責任 竹中治堅 pic.twitter.com/menrv66RIX— 中央公論編集部 (@chukoedi) 2017年10月10日 一部で話題の、河野勝「なぜ安倍内閣の支持率は復活するのか」（『中央公論』11月号、pp.84-97）を読んだ。めっちゃ面白かった。いくつかの調査とデータから、かなり意外な結果が出てるけど、どれも説得的でかなり納得した。おすすめの論文。— はん (@kanhuni) 2017年10月27日 読売新聞の「思潮」欄で、『中央公論』11月号（発売中）の「なぜ安倍内閣の支持率は復活するのか」（河野勝氏）が大きく取り上げられました。また、坂元一哉氏の〈私の３編〉には、「
東京大学医科学研究所が導入した２０００万件もの医学論文を学習した人工知能が、専門の医師でも診断が難しい特殊な白血病を僅か１０分ほどで見抜き、治療法を変えるよう提案した結果、６０代の女性患者の命が救われたことが分かりました。人工知能は、このほかにも医師では診断が難しかった２人のがん患者の病名を突き止めるなど合わせて４１人の患者の治療に役立つ情報を提供していて、専門家は「人工知能が人の命を救った国内初のケースだと思う」と話しています。 このうち６０代の女性患者は当初、医師から「急性骨髄性白血病」と診断されこの白血病に効果がある２種類の抗がん剤の治療を数か月間、受けましたが、意識障害を起こすなど容体が悪化し、その原因も分かりませんでした。このため、女性患者の１５００に上る遺伝子の変化のデータを人工知能に入力し分析したところ、人工知能は１０分ほどで女性が「二次性白血病」という別のがんにかかっている
防衛装備庁のロゴマークが「物議」をもたらす程度の日本のごく一部の関心をみるにつけ、本当に日本の安全保障政策の理解が重要だな、と安全法制問題との関連も含めて日々確信している。その中で出版された桜林美佐さんの『自衛隊の経済学』はまさに求められていた一書といえる。 冒頭では上念司さんとの対談が収録されていて、日本のおかれた安全保障の状況が、日米同盟の経済的・安全保障的意義、自衛隊の人件費抑制の目もあてられない状況（引っ越し費用さえも自弁など）、日本の防衛に関する基礎研究の脆弱性、ラセット＆オニールの「カントの三角形」（国際的な組織、民主主義、経済的相互依存関係）などの視点から議論されていて本書のいい導入になっている。 第一章は日本の防衛に関する実態をデータをもとに解説していて、非核三原則という縛りを米国の核の傘で補っている実状、もし単独で自国防衛するときの膨大な経費見積もり可能性、武器輸出三原則
同著は、それらの論文を一般の人にも分かるように書き下ろしたものだ。しかし、素人向きとはいえ、中身は十分科学的で、しかもショッキングで、これを読むと、ギリシャの人々が過酷な緊縮財政に抗議して立ち上がった理由もよく分かる。 一般的には、不況はうつ病や、自殺や、アルコール依存や、感染症などを引き起こすと考えられている。しかし実際には、ひどい不況でも、国民の健康状態や死亡数に変化のない国もある。 それどころか、そういう国では、お金がないのでお酒や煙草が買えないことが幸いして、アルコールやニコチン由来の疾患が減ったり、あるいは、車を売って歩くようになったため、国民がより健康になったりということさえ起こっている。 この差は、ひとえに経済政策の違いからくるという。国民の健康状態の良し悪しには、いろいろな要素が関わっているが、この2人の学者が発見した確かなことが一つある。それは、経済危機にも関わらず、国民
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