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清水琢也
清水琢也
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清水琢也
@shimitaku7
現在は松尾研でリサーチエンジニアをしながら、前所属のアパレル企業で推薦サービスの改善やデータ分析業務のお手伝いをしています。
『AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門』著者
※ここでのツイートはすべて個人の見解です※
github.com/shimitakuJoined June 2020
清水琢也’s Tweets
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まだ英語版のページにしか記載がありませんが、11月7日よりLooker Studio (旧Data Portal）でのGA4データ取得にGoogle Analytics Data API の割当制限が適用されるようになりました。
これにより今まで出ていたレポートがエラーを返す可能性があります。
support.google.com/looker-studio/
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ISID時代にとてもお世話になり、9月からまた一緒にお仕事させていただいている小川さん()のインタビュー記事が公開されました。
バイタリティにあふれ、強いリーダーシップでいつも的確に導いてくださるとても信頼している方です。
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(株)松尾研究所
@MatsuoInstitute
【インタビュー記事公開】
「人間のように徐々に段階的に学びを積み重ねて、システムとして動作するAIを＜ディープラーニング × 脳・神経科学＞の文脈から目指しています」
松尾研究所でシニアリサーチャーとしてご活躍されている小川雄太郎さんにお話をお伺いしました！
bit.ly/3WOegxg
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【インタビュー記事公開】
入社３年目にして取締役を務めながら新規事業の立ち上げにも挑戦されている金 剛洙さん。
これまでデータサイエンティスト（PM）としての経験やジョインの背景、今後の展望についてお伝えします！
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CNNを駆逐したかに見えたSwin Transformer。突如明かされる注意機構とDepth-wise畳み込みの隠された関係性、そしてConvNeXtの逆襲。二転三転する頑健性の優劣。どちらが優れているのか誰にも分らなくなったその時、見えたものとは。
訳：今日の読み会資料です
speakerdeck.com/yushiku/cnn-vs #cvsaisentan
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Colab integration with BigQuery now entering preview: with a single click out of BigQuery you can jump from your query results into a Colab notebook to do further analysis. Learn more at
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BigQueryのRemote FunctionsがGAに
SQLから関数として任意のCloud Functions関数をSQLで呼び出し実行できる。さらにCloud Runもサポート
従来のjs UDFとは異なり任意の言語、外部通信が可能なので、ML APIや外部APIデータ取り込みなどでも利用可能
cloud.google.com/bigquery/docs/ #gcpja
SQLから関数として任意のCloud Functions関数をSQLで呼び出し実行できる。さらにCloud Runもサポート従来のjs UDFとは異なり任意の言語、外部通信が可能なので、ML APIや外部APIデータ取り込みなどでも利用可能
cloud.google.com/bigquery/docs/ #gcpjaShow this thread
実用に足るオンライン試着サービスとかそのうち出てくんのかな
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Reality Labs at Meta
@RealityLabs
At Connect, we shared a look at what we’re calling Instant Codec Avatars—photorealistic representations of yourself created from some scans from your phone + a few hours of processing time. Dive into our Reality Labs Research updates on Tech at Meta: tech.fb.com/ar-vr/2022/10/
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「知能を創る」ことへの挑戦を続ける松尾研究室。注力する研究分野の「世界モデル」について、松尾研の基礎研究チームだからこそできること、研究員としてジョインいただく方へのメッセージを松尾教授に聞きました。（インタビュー後編）
![](data:image/svg+xml,<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="240" height="180"><rect fill-opacity="0"/></svg>)
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Great technical explanation and implementation (JAX tutorial included) of diffusion models.
jakiw.com/sgm_intro
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"データ部門の方にお願いしたいのは（中略）データからどんなインサイトが得られるかのディスカッションをプロダクトマネージャーと頻繁にすること…"
この行動を取られるかどうかで、あげられる成果のスケールが変わる、とデータ側の人間として思う。大きい成果をあげるにはPdMとの密な会話は重要。
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Aki
@LoveIdahoBurger
何のためにデータをとるかということは一旦考えずにとれるデータは全部とる、というのが最近の潮流であると思いますし私自身もそうしています。ただその副作用として、そのデータをどう使えばいいかがわからないとい…
(残り1,082字)
#querie_LoveIdahoBurger
querie.me/answer/4d8YvSI
v1.0-alpha
New topics on transformers for vision and large-scale pretraining, CNN design, generalization, etc
New API inspired by to streamline the presentation
"Lazy" layers to simplify code
zh/pt/tr/vi/ko/ja ongoing
D2L.ai
New topics on transformers for vision and large-scale pretraining, CNN design, generalization, etc
New API inspired by to streamline the presentation
"Lazy" layers to simplify code
zh/pt/tr/vi/ko/ja ongoing
D2L.aiThe following media includes potentially sensitive content. Change settings
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【
発売間近】（7月20日より順次発売）
新刊見本が編集部に届きました。早いところでは、来週木曜日あたりから店頭に並び始めます。どうぞよろしくお願いいたします
『機械学習工学（機械学習プロフェッショナルシリーズ）』
kspub.co.jp/book/detail/52
発売間近】（7月20日より順次発売）
新刊見本が編集部に届きました。早いところでは、来週木曜日あたりから店頭に並び始めます。どうぞよろしくお願いいたします
『機械学習工学（機械学習プロフェッショナルシリーズ）』
kspub.co.jp/book/detail/52The following media includes potentially sensitive content. Change settings
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Matrix Factorization (というか SGD とか) を ML じゃなくてもできる、そう BigQuery ならね！という記事を書きました
#tver
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[Tech Blog] Vertex Pipelines (Kubeflow) の機械学習システムへの導入
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SageMaker -> スプレッドシート -> Figmaで推薦機能のプロトタイプを作る取り組み。
実機で触ると、見落としていたことに多く気づけるのとても共感。良い記事でした。
機械学習エンジニアがPdMとして推薦機能をマネージメントしたらこうなった｜konumaru @knmr_u #note
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Souzoh Tech Talk vol.2 #05 Vertex AIを活用したMLシステム に参加を申し込みました！ mercari.connpass.com/event/251030/? #souzoh_techtalk
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