ホットケーキ

[さいきたむむ @tamsorogi]

コーヒーの日だよー

[田中渓 @KeiTanaka_Radio]

貪瞋癡といわれる、人間の苦しみの根源とされる3つの煩悩(三毒)の考えが仏教にあって

貪：欲が深く、必要以上に物を欲しがって執着する心

瞋：思い通りにならないことに腹を立て、感情をぶちまけたりすること

癡：無知な状態

これを美意識・哲学として大事にしているので

・人との比較ではなく自分のモノサシをもつ
・むやみに人を攻撃したり余計なことは言わない
・日々学習を怠らず、領域外の人に敬意を払う

というのが行動指針になってます

[防災科学技術研究所（防災科研） @C2010NIED]

【九州版】強震モニタを公開しました
令和8年熊本地震の発生を受け、九州版強震モニタを公開しました。
上部の「九州」のボタンを押すと九州版を表示できます。
※切り替えが反映されない場合はキャッシュのクリアをしてください
https://t.co/xlHVO1MMSx

[竹内一将 (Kazumasa A. Takeuchi) @oh_la_la_kazz]

研究室で教えてもらった、素晴らしい記事

How to give a bad talk: https://t.co/wRgVMqIzBz

[ぺぐじ〜 @pexisgle]

https://t.co/ok0vShbyqS

[タランチュラ | データサイエンティスト @tarantula_ds_]

【Kaggle Expertになるまで勉強したことを全て書く】
この資料は有料級です。

Kaggle Expertになるまでに勉強したことを最初からまとめられていて、2026年Kaggleに挑戦したい人は、全員一読すべき記事です！
https://t.co/BGPQeDtPox

[47NEWS @47news_official]

【速報】文科省、大学の年内入試で面接を義務化
https://t.co/rOcHcN4Cvn

[EE Times Japan編集部 @eetimes_jp]

ソニーセミコンCTOに聞く――イメージセンサー技術革新の核
https://t.co/rUPOoZYYoS

[ロイター @ReutersJapan]

ソニーと台湾ＴＳＭＣ、次世代イメージセンサー戦略的提携で合意
https://t.co/AZsxhgIplD

[ゆう@資格| ST&統計 @YuPhEngine]

ということで、G検定用の問題演習サイト作りました！

G検定まであと1週間ほどですが、力試し/暇つぶし/勉強等にご利用ください。

https://t.co/1q5UNkWpcE

この単語帳をもとに作ったので、こちらも併せてご活用ください。
https://t.co/S4bvO6jZ5P

[マウスコンピューター @mouse_computer]

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ゴールデンウィークに新しいことを始めよう！
プレゼントキャンペーン🎁1日目☘️
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抽選で1名様に、グラフィックボード搭載ノートPC #DAIV が当たる！💻

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[ずーぼ@半導体業界ドットコム @zubo_semicon]

【2025年度決算まとめ（5/1時点）】
国内半導体メーカー編✨

[手羽先｜国産LLMを作る人 @Tebasaki_lab]

今日もAIエンジニアと話して思ったが、ほとんどの人は論理ゲートを微分出来ることを知らないし、ANDへの入力を時間軸に展開すれば確率的な乗算ができるのも知らないし、BP以外の学習方法がある事を知らない。

[日経電子版 テック @nikkei_tech]

北海道の阿寒湖、地下に大量のマグマ蓄積か　北海道大学など
https://t.co/7Xb1uLY7D9

[ホットケーキ @Tomatty15]

@nikkei_tech アカーン

[QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant]

オライリーの
"Python Data Science Handbook"
は著者が全文を無料公開している
https://t.co/iVVV0Rt0Jv

ソースコード (Jupyter Notebook)
https://t.co/mgW1JDWz1a

[こーし⚡️ケミカルエンジニア @mimikousi]

✅PLS回帰の変数選択手法
①PLS-beta
PLSで求めた標準回帰係数から絶対値の小さい変数を削除
②VIP法
変数ごとの予測変動に与える影響の大きさから変数選択
③NCSC法
変数同士の相関関係を考慮し、変数をクラスタリングして変数選択
変数選択手法は色々と試してきたけれど、ランダムフォレストの変数重要度を利用したBorutaの方が強力かな。
たまに、NCSC法の方が良いときもある。
#スモールデータ解析と機械学習

[kota matsui @matsui_kota]

ガウス過程を学ぶと、線形代数やベイズ推論の計算ができるようになり、カーネル法のコンセプトが分かり、計算量に意識を向けられるようになり、応用先として適応的実験計画を考えられるようになる。
ガウス過程はいいぞ！みんなガウス過程を学ぼう！

[ゆう@資格| ST&統計 @YuPhEngine]

統計準1の時にお世話になった青の統計学、G検定も扱ってるんかい。
また問題演習に使わせてもらいます。

https://t.co/zfAxVexxR4

[タランチュラ | データサイエンティスト @tarantula_ds_]

【決定木アルゴリズム】
より詳細に理解したい人はスレッドの記事を見てください。
直感的でわかりやすく解釈性の高い機械学習モデルの決定木を4枚で解説しました。

・Gini不純度
・情報利得
・特徴量重要度

回帰にも分類にも利用できる点が非常に便利な手法です！