森下光之助 Mitsunosuke Morishita

@dropout009

TVISION INSIGHTSでDSマネージャーとしてテレビの見られ方を分析しています。東大経済修士→GRID ML Eng→現職。マネジメント/広告/マーケティング/因果推論/機械学習の解釈手法/R/Python/SQL 発表資料 インタビュー

日本 東京
Vrijeme pridruživanja: lipanj 2017.

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    本日の第83回Tokyo.Rでの発表資料になります! 機械学習の解釈手法を実際に使うことを想定して書きました! tidymodels+DALEXによる解釈可能な機械学習

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  2. proslijedio/la je Tweet
    prije 22 sata

    Full recipe 1. install.packages("xaringan") 2. devtools::install_github("EvaMaeRey/flipbookr") 3. restart RStudio 4. File -> New File -> RMarkdown -> From Template -> A Minimal Flipbook 5. Use template or your own pipelines 6. "Knit" 7. Explore flipbook!

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  3. proslijedio/la je Tweet

    【因果関係だけを機械学習する】「教師あり学習は因果と相関を区別できない」という批判がよくある。因果=「環境が変わっても存在しつづける不変性・普遍性のある相関」と見て、因果的に大事な特徴量だけを使う機械学習の変種を提案。機械学習と因果推論のガチ融合の夜明け感

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  4. proslijedio/la je Tweet
    2. velj

    MicrosoftにおけるMLOpsの取り組み。実験環境で、お、モデルでけたんちゃうか?から、本番運用に乗せるまでにいっぱいやることあるねんぞ、とか。

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  5. proslijedio/la je Tweet
    2. velj

    RStudioの公式ページにあるShiny Galleryのページが最近新しくなりました。 自分が作ったA/Bテスト用のSample Size計算アプリもRStudioからお声がけもらいUser Showcaseに載せてもらいました。 どれもコードが公開されているので、勉強にも良いと思います。Enjoy Shiny !

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    Poništi
  6. proslijedio/la je Tweet
    2. velj

    Our forthcoming book dives deep into different tabular modeling approaches, with many experiments. But I'll save you from reading the whole thing, and just show you the conclusion.

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  7. 昨日あんな暑かったのに今日はこんな寒いもんなぁ

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  8. proslijedio/la je Tweet
    30. sij
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  9. proslijedio/la je Tweet
    29. sij

    原先生の新作スライドが公開されてた(ありがたい) 機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)

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  10. proslijedio/la je Tweet
    29. sij

    ・DIDとDDD ・Synthetic control ・Regression discontinuity ・Instrumental variable ・Near-far matching などの総説的な論文で、とても分かりやすかったです。

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  11. proslijedio/la je Tweet

    【機械学習】tidymodels+DALEXによる解釈可能な機械学習 / 第83回Tokyo.R

    Poništi
  12. Explanatory Model AnalysisはInterpretable Machine Learning同様、機械学習の解釈手法を一通り取り扱っています。RのDALEXパッケージを使って分析しているので、Rで解釈手法を使っていく際に特に参考になると思います。

    Poništi
  13. Limitations of Interpretable Machine Learning Methodsはひとつひとつの解釈手法がどんな振る舞いをするかに注目しています。シミュレーションと実データでどんなときにうまくいってどんなときにうまくいかないかを確かめています。

    Poništi
  14. 機械学習の解釈手法の参考文献を3つ紹介します。 Interpretable Machine Learningはどんなモデルでも使える(model agnostic)解釈手法を平易に紹介しています。手法ごとに利点欠点がまとめられているのがありがたいです。まずはここから入るのがいいんじゃないかと思います。

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  15. 花粉飛んでませんこれ

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  16. 寒い 今日とか絶対ラーメンおいしい

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  17. proslijedio/la je Tweet
    25. sij

    R始めたばかり勢の「ここで詰まった」シリーズが知りたいんですけど

    Poništi
  18. proslijedio/la je Tweet
    25. sij
    Poništi
  19. 本日はありがとうございました! 色んな方とお話できて楽しかったです!!

    Poništi
  20. スライドすっごいおしゃれ

    Poništi
  21. showtext知らなかった

    Poništi

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