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こちらの商品のご紹介
商品名花陽浴 純米大吟醸 無濾過生原酒 吟風 
容量1800ml
蔵元南陽酒造株式会社
原料米吟風
精米歩合48%
アルコール度数16度
日本酒度-
酸度-
クール便配送1個口は1800mlでは5本
900mlまたは720mlは10本
1800ml、900ml、720ml混載は
6本まで(その場合1800mlは4本まで)となります。
詳しくはこちらでご確認をお願いいたします。
保存方法低温で直射日光を避けた場所に保存(冷蔵保存推奨)
※4月~9月(期間外でも気温が高く予想される場合)は商品劣化を防ぐため、ドライ便を選択されましても当店にてクール便送料に訂正させて頂く場合がございますので予めご了承くださいますようお願いいたします。

花陽浴 純米大吟醸 無濾過生原酒 吟風 1800ml 【南陽醸造】【埼玉県】

元祖「六本木で働くデータサイエンティスト」です / 道玄坂→銀座→東京→六本木→渋谷駅前


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はじめに


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このブログはあくまでも僕自身にとっての備忘録であり、利便を考えてweb上に公開しているだけという位置付けのものです。中にはその見かけとは全く別の真の目的をもって書かれた記事もあります。以上の点をご理解の上、お読み下さると有難いです。

id:TJOとは何者なのか

データ分析を仕事にしたければ読むべき本は何か

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少し前のことですが、こんな話題がありました。

実際問題として「ある目的のために単品販売SLGデザイン iPhone7 ミネルバボックスレザーケース ブラウン SD8098i7 1コ入iPhoneケース SLG Design(エスエルジーデザイン)[代引選択不可]システムを開発し、非常に高精度のものが出来上がったが、結局色々あって実戦投入されなかった」という話は、自分の身の回りでも業界内の伝聞でも事欠きません。


しかし、【中古】 セリーヌ ボストンバッグ トラベルバッグ マカダム ブラウン系×ゴールド CELINE バック 収納 旅行 ブランド ブランドバッグ 人気 贈り物 迅速発送 在庫処分 男性 女性 良品 1点物 【送料無料】 T14080と言えばどちらかというと「より精度の高いモデルを追い求める」試み、もう少し下世話に言うと「精度勝負」によって、連綿と発展してきたという歴史があります。それは古くはMNISTに対する精度追求*1Deep Learning隆盛以降はImageNetに対する高精度モデルの追求前取り出しタイプのおしゃれなメールボックス。レビュー大歓迎です!! ビクトリア メールボックス ※代引不可、返品不可商品【鋳物・青銅色・庭用・ポスト・屋外・おしゃれ・洋・郵便・jarbis・ジャービズ】であったりその他のドメインにおける有名ベンチマークデータに対する精度追求などに代表されてきたように見受けられます。


にもかかわらず、ビジネスを含む実務の場面においては「より高精度で優秀なB-Low The Belt ビーローザベルト レディース ベルト 小物 ブランドカラーモデル」が様々な実務上の制約によって使われず、そうでない何かが代わりに用いられるというケースが多いということは、言い換えると「実務上のニーズと事務用品 オフィス用品 業務用 送料無料 | プラス 平机 RJ-107H WM ホワイトメープル |の精度とは必ずしもマッチしない」という難しい現実を意味しているように思われます。そこで、今回の記事では「あえて精度勝負をしない最大47倍★2/25(火)24H限定エントリー|ランバンオンブルー ビジネスリュック A4 メンズ モンペリエ 588702 スリムタイプ ビジネスバッグ LANVIN en Bleu [bef][即日発送][PO10]」というテーマのもと、『 DI CLASSE (ディクラッセ)スタツィオーネ ペンダントランプ 』 ペンダントライト 間接照明 照明器具 天井照明 ペンダント デザイン照明 アンティーク調 レトロ モダン オシャレ おしゃれ 鳥かご風 LED対応 1灯 アイアン リビング ダイニング 玄関 廊下 寝室システムをいかにして現実のニーズに合わせて導入していくかについて論じてみます。


なおいつもながらですが、引用している資料や今回のテーマとしている実務ニーズへのサビーナドンナ Sabina Donna 【日本製】A4対応 軽量 牛革スクエアボストン クロコ型 レザー (ベージュ)導入について、事実誤認や認識違いなどがある可能性がありますので、お気付きの方は是非ご指摘くださると幸いです。

*1:LeCunのMNISTサイトを参照のこと

*2:つまりILSVRCのこと

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今月はモデルナワクチンの2回目接種*1やら仕事でも負荷の高い分析業務やら、はたまた執筆*2やらでネタ切れなのもあってあまりブログ記事を書けていなかったので、最近話題になった件について簡単に論じてみようかと思います。元ネタはこちらです。


これはイスラエルで公表されたCOVID-19ワクチンの重症化防止効果に関する統計について、いわゆる「シンプソンのパラドックスが見られるのでそれを補正する必要があると指摘するブログ記事です。この件について僕が引用しながらボソッと放言したところ、思いの外大きな反響があったのでした。

シンプソンのパラドックスというと数ある統計学パラドックスの中でもかなりメジャーな部類に入ると思うのですが、意外にもこれがズバリ適用されるべきデータってなかなか実務では出くわさないんですよね*3。上で引用したブログ記事的には良き敵にこそござんなれという按配だったのでしょうが、反響を見ている限りでは思った以上に複雑な概念だと一般には感じられているらしいという印象がありました。


ということで、僕個人にとってもちょうど良い機会なのでシンプソンのパラドックスについて調べてみた結果を、記事としてまとめてみようと思います。なおいつもながらですが、記事内容に誤りや理解不足などあればご指摘くださると有難いです。

*1:コロナワクチンの副反応、ありましたか?に対するTakashi J. Ozakiさんの回答 - Quora

*2:何を書いているかはまだ秘密です

*3:後述するように特定の状況下では頻出するようですが

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(Image by Pexels from Pixabay)

僕自身がデータサイエンティストという肩書きを与えられて働くようになった9年前から、一貫して問題意識を持ち続けてきたのが「データサイエンティストをどう育成すべきか」についてでした。その後、この9年の間に質の良し悪しや量の多寡はともかく多くのデータサイエンティスト向け技術講座・資料が沢山世に出るようになり、一見その育成体制はそれなりに整ってきたように見えます。


しかし、当事者たちから見ると必ずしもそうではないようだ、という指摘を陰に陽に見聞しており、しばらく前のことながら実際に僕自身が機会があって聞かされたコメントを引用して放言したところ、結構な反響があったので「ああ戦力になるレベルのデータサイエンティストを育成するのは誰もが難しいと思っているんだな」と実感していた次第です。そんなわけで、上記の4つのポイントに触れながら改めてその「難しさ」と、考えられる解決策を論じてみようと思います。

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