日本が今後直面する「労働供給制約」の実態についてシミュレーションをおこない、今後起こる私たちの生活への影響を明らかにするとともに、労働供給制約の時代でも持続可能で豊かな社会を作るための、解決策を報告する。
![未来予測2040 労働供給制約社会がやってくる|Works Report|リクルートワークス研究所](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e8fa2c406482da6604291a08f8c5e61cdebe041c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.works-i.com%2Fresearch%2Fworks-report%2Fitem%2Fsns_forecast2040.jpg)
日本が今後直面する「労働供給制約」の実態についてシミュレーションをおこない、今後起こる私たちの生活への影響を明らかにするとともに、労働供給制約の時代でも持続可能で豊かな社会を作るための、解決策を報告する。
有隣堂しか知らない世界📚書籍発売中 @Yurindo_YouTube 【YouTube公開】 コクヨ、三菱鉛筆、ゼブラ、そして有隣堂の4名の社長による知育玩具ガチンコ対決を開催! 勝利企業には「有隣堂店舗の文房具売り場に特設コーナーを作れる権」を贈呈します。大手文房具メーカーの社長たちによる熱き売場争奪戦の行方やいかに!? youtu.be/rXMWGJbvghk #ゆうせか pic.twitter.com/tfurh2hGAy 2024-05-21 12:00:02
こちらのイベントの登壇発表資料です。 アーキテクチャを突き詰める Online Conference https://findy.connpass.com/event/314782/
はじめに こんにちは、事業会社で働いているデータサイエンティストです。 本記事では、ディリクレ過程回帰モデルという、柔軟に独立変数(共変量、特徴量)と従属変数(結果変数)の関係性をモデリングする手法を紹介します。詳細はHannah, Blei and Powell(2011)を参照してください。 さて、ディリクレ過程回帰はノンパラメトリックベイズの一種なんですが、柔軟に独立変数と従属変数をモデリングする手法でいうとガウス過程で良いのでは?という疑問もあるかもしれません。 勉強不足の状態での個人的な意見になりますが、ガウス過程には二つの大きな課題があります: 独立変数と従属変数の関係を記憶する巨大な共分散行列の逆行列を求める必要があり、そもそもあまりスケールしません 曲線の当てはめに置き換えられるタスク以外で活用しにくい 一つ目の問題はEC2で強力なインスタンスを立ててそこで計算すればある程
この記事はタナイ氏によるPython滅ぼす協会に入会したいを読んでから執筆したものです。 この記事の趣旨はPython滅ぼす協会に入会したいに対する反論という形をとりながら、タナイ氏により「バカの言語」と揶揄され、「使ってエンジニアを名乗るというのは」「滑稽」とまで言われたPythonの立場を再考することです。 追記 本記事は「Pythonはこれだけ優れた言語だからみんな使おう!」というものではなく「言うほど酷くないと思うよ」程度のものです。 型アノテーションがあるからと言って静的型付けを軽視しているわけでもなければ、map関数をもってmapメソッドを不要だと言っているわけでもありません。 この記法は嫌い〜この記法が好き〜と表明することは個人の自由ですが、同様に「この記法は実はこういう意味があって〜」という意見があればそれを聞いた上で、物事を判断して欲しいです。もちろん、聞いても意見が変わ
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y = f(x) を構築し、構築したモデルに x の値を入力して y の値を予測したり、y が目標値となる x の値を設計したりします。 スモールデータ、すなわちサンプル数が小さいデータセットにおいては、データ解析・機械学習を慎重に行う必要があります。スモールデータにおける問題の詳細は、こちらに書いた通りです。 小さなデータセットが抱える大きな問題サンプル数が小さいデータセットには、データ解析で回帰分析やクラス分類をするとき、とてつもなく大きな問題があります。回帰分析やクラス分類における問題というと、精度の高いモデルが構築できないことを想像するかもしれません。
1. 株価はサプライズによって動く 株式相場には常にプロの投資家がうごめいており、各銘柄の各種業績数値を常に予想して投資活動をしている。そんな状況下において、仮に「売上が前年比2倍」という決算が発表されても、株価が2倍になるわけではない。むしろ3倍が予想されていたのに、2倍だったら失望売りとなる。つまり事前予想と比較してこそ意味があり、staticな値や過去実績との比較を特徴量にすることはあまり意味がない。事前予想と決算の乖離、または前回予想と今回予想の乖離こそが意味のある特徴量であると言える。 2. 業績数値の単純な変化率では株価インパクトは測れない 営業利益の事前予想100億円に対し、決算が200億円の場合、 変化率 = ( 実績 - 予想 ) / 予想 の計算式を使うと、変化率は100%となる。 この変化率を特徴量にするのは一見もっともらしいが、株においてはこれは使いづらい。 営業利
経営学や組織行動論を始め、近年の社会科学では、デジタル化の影響もあって大量のデータがとりやすくなってきた。さらに、1人から複数時点でのデータを取得することも昔よりも容易になってきた。そこで、同じ変数を個人とか企業(個体)から時間をおいて何度も取得したデータを分析することが増えてきた。このようなデータは、縦断データとかパネルデータと呼ばれ、より精緻な分析が可能となる。縦断データやパネルデータには、個体間の変動と、個体内での変動(時間的変動など)が混ざっているので、この種のデータを分析する際には、それらをごっちゃにしてしまう単純な重回帰分析のような方法では適切なパラメータ推定ができないため、混合モデルやマルチレベル分析などより高度な統計手法が使われる。 このような縦断データもしくはパネルデータの統計分析で頻出する用語が「固定効果」と「変量効果(ランダム効果)」である。この用語は極めて分かりにく
消費者行動や行動経済学を研究されている東京大学大学院の阿部誠教授に、個人の飲食店でもできる工夫やアイデアなど、人間の行動原理をもとにしたお店づくりについて伺いました。 行動経済学をはじめとする学問の教授に、データの観点から飲食店の店づくりや集客方法、リピーター施策として効果的なことを深掘りしていきます。今回は消費者行動や行動経済学を研究されている東京大学大学院の阿部誠教授にインタビューを行いました。 個人の飲食店でもできる工夫やアイデア、お客さんが気にするポイントとはどこなのか?人間の行動原理をもとにしたお店づくりについて考えます。 阿部誠さん 東京大学大学院経済学研究科・経済学部教授。1991年マサチューセッツ工科大学博士号(Ph.D.)取得後、同年からイリノイ大学助教授に就任。1998年東京大学大学院経済学研究科助教授を経て、2004年から現職。ノーベル経済学賞受賞者との共著を含め、マ
はじめに 今回は認知言語学のスキーマを活かした効果的な英語学習方法を丁寧に解説していきます。まずは、認知言語学とはどのような学問なのか考え、生成文法との違いや、誕生の背景もさかのぼります。認知言語学と英語学習は相性が良いと言われていますが、実際はどうやって認知言語学の知識を活かして英語学習をすれば良いのでしょうか。その鍵となるのがスキーマです。スキーマを使った効果的な英語学習方法をはじめから丁寧に解説していきます。 ↓↓こちらも参考にどうぞ www.youtube.com www.sunafuki.com www.sunafuki.com www.sunafuki.com www.sunafuki.com www.sunafuki.com 主な参考文献 「はじめての認知言語学」 「学びのエクササイズ 認知言語学」 「イメージで捉える感覚英文法」 認知言語学とは 文法とは? 生成文法の発展
はじめに 私はこれまで機械学習のパラメータチューニングに関し、様々な書籍やサイトで学習を進めてきました。 しかしどれもテクニックの解説が主体のものが多く、 「なぜチューニングが必要なのか?」 という目的に関する記載が非常に少なかったため、体系的な理解に苦労しました。 この経験を後世に役立てられるよう、「初心者でも体系的に理解できる丁寧さ!」をモットーに記事にまとめたいと思います。 具体的には、 1. パラメータチューニングの目的 2. チューニングの手順とアルゴリズム一覧 3. Pythonでの実装手順 (SVMでの分類を例に) の手順で解説を進めます。 独自解釈も含まれるため、間違っている点等ございましたら指摘頂けると有難いです。 なお、文中のコードはこちらのGitHubにもアップロードしております。 2021/9/6追記:LightGBMのチューニング実行例追加 以下の記事に、Ligh
はじめに この連載では共通化とモジュール分割について扱います。この話題においてQiitaで有名な記事のひとつが@MinoDrivenさんの単一責任原則で無責任な多目的クラスを爆殺するでしょう。この記事を未読の方はまずこちらを読むことをお勧めします。本連載では、この記事に書かれているような基礎的な事項については既知であることを前提に、どのようにすれば単一責任原則にそったモジュールの分割を行うことが出来るのかをなるべく 「場合による」という言葉に逃げずに なるべく 網羅的・理論的に 解説します。 いいね、ストックをよろしくお願いします。 対象読者 設計に興味のあるエンジニア 基礎的な設計原則について学んだものの、実際の場面でどのように応用すればいいのかが掴めないエンジニア ミクロな設計についての知識を増やしたい人 ※この記事では、特定のメソッドをどのように作成するべきか、このクラスは複数の処理
突然ですが、質問です! 以下の文章で、登場人物が実際に声に出して言っている部分と、心の中で思い浮かべている部分はどこでしょうか。 「みんなはね、ずいぶん走ったけれども遅れてしまったよ。ザネリもね、ずいぶん走ったけれども追いつかなかった」と言いました。 ジョバンニは、 (そうだ、ぼくたちはいま、いっしょにさそって出かけたのだ)とおもいながら、 「どこかで待っていようか」と言いました。 青空文庫 宮沢賢治『銀河鉄道の夜』 https://www.aozora.gr.jp/cards/000081/files/43737_19215.html 答えは簡単ですね。 「 」の中の言葉が声に出して言っている部分、( )の中の言葉が心の中で思い浮かべている部分です。 前後の文章からも読み取れると思いますが、括弧の使い分けがされていることで、より分かりやすくなっています。 このように括弧類は主に文章内で会
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