peta($1024^5$)

#Python 🐍, #GCP , #ベイズ 📈推し。AI時代は、ビジネススキル× #データエンジニアリング と仮説検証中。HRニーズは、小規模データ分析では？
趣味: #日曜AI 🤖 / #日曜スクリプタ 💻
オン・ヴィロハキシャ・ノウギャ・ジタハウェイ・ソワカ

[peta($1024^5$) @petaLab_io]

ベイズ推論、再燃中❤️‍🔥 ビジネスベイズ屋なりたい🐍
- note: https://t.co/40FYsFYcgf
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#ベイズ統計 #ベイズ推論 #PyMC #PPL #データエンジニアリング #AI #GCP

[peta($1024^5$) @petaLab_io]

AI 駆動データ分析

[ClaudeDevs @ClaudeDevs]

How do we automate business analytics with Claude?

New blog post covering our best practices for skills, data foundations, and evaluations when building agents to perform data analysis:

https://t.co/mfEJMAQFBU

[peta($1024^5$) @petaLab_io]

@donguri_py 全体的には、優しいと思いますね〜☺️

[peta($1024^5$) @petaLab_io]

営業会社時代の方が余程、攻撃的でしたね💭IT 業界、基本温厚。クセのある人もいるけど営業会社自体に比べたら気にならない程度（N20以下だけど）

[donguri_py@40代で転職。IT業界完全未経験の状態からSEになりました。 @donguri_py]

「IT業界の人は攻撃的な人が多い」ってワードがバズっているが、そんなことはない。

みなさん礼儀正しく優しいし大人の対応をされている。（もちろん、ゼロだとは思わないが…）

ある、そこそこなの知れた企業では、人前で罵詈雑言で叱責するなんて当たり前。上司の激しい虐めの現場を先輩が目撃しても

『今時こんなに親身になって叱ってくれる人はいないぞ！感謝しなきゃダメだぞ！』

って言われたこともあります。上長も見て見ぬふりでした。これはXにポストできるレベルですが他の人に話すと

『それ、絶対盛ってるよねw』って言われて誰も信じてくれないような世界も現実には存在してますよ。IT業界は、そこまでではない。

[KDDIアジャイル開発センター(KAG) @kddi_agile]

AI指示書（SKILL​.md）をリポジトリごとに手動コピペしていませんか？

GitHub CLIの機能「gh skill」を使えば、検索・導入、一括更新がそれぞれ1コマンドで完結。
ClaudeやCopilotなど複数エージェントへの展開や、活用法をまとめました。

🔽記事はリプ欄をチェック🔽

[peta($1024^5$) @petaLab_io]

何🙌

[Google Japan @googlejapan]

“ Google Store 日本初上陸！ ”

この夏、
Google Store 表参道がオープンします！
ぜひ、お店でお会いしましょう。

詳細はリプライへ

[peta($1024^5$) @petaLab_io]

羽音が５倍

[大喜利侍 @oogiri_zamurai]

【お題】

[peta($1024^5$) @petaLab_io]

右手だけ重りつけても全体的にパフォーマンス下がりますしねぇ🤔

[今井翔太 / Shota Imai@えるエル @ImAI_Eruel]

Mythos以降のAnthropicのモデル（Opus4.7、4.8）の評価が微妙なのは、Mythos公開の練習用（サイバーセキュリティ・脆弱性発見能力を抑える）にやっている事後学習・アライメントが失敗しているからだと思います。
ある意味典型的なAlignment Tax（AIの倫理調整をすると、意図せず能力が下がる）ではありますが、従来のものは、倫理観という直接的なAIの能力とはやや離れた部分を調整していたのに対し、今回の場合はサイバーセキュリティ能力という、Claudeの能力の中心であるコーディング能力と直結している部分を抑制しようとしている点が違います。
「脆弱性発見能力だけは抑えつつコーディングの全体的な能力を維持する」というのは正直なところ、両者はトレードオフな気がしており、難しいか無理なように思います。脆弱性発見能力は、コーディング能力を一定ライン以上に上げてしまえば、絶対に高くなってしまうものであり、これを抑えることはコーディング能力を一定ライン以下に下げることに他ならないと思います。

[ネイピアDS @ArtHappyMuseum]

Python＋CmdStanPyによるベイズ統計記事のご紹介！

Vol.13 「正規線形モデル」
リンク▶ https://t.co/X9gBzy2hdY

ベイズ重回帰モデルで天気・気温と売上の関係を分析します。
次回はPyMCでベイズポアソン回帰モデルを実践します。

by #のんびり統計

[ネイピアDS @ArtHappyMuseum]

Python＋CmdStanPyによるベイズ統計記事のご紹介！

Vol.13 「正規線形モデル」
リンク▶ https://t.co/X9gBzy2P3w

ベイズ重回帰モデルで天気・気温と売上の関係を分析します。
最小２乗法（OLS）とベイズ（Stan）の二本立てです！

by #のんびり統計

[peta($1024^5$) @petaLab_io]

😢

[JetBrains @jetbrains]

We’re sunsetting JetBrains DataSpell and will no longer be developing it as a standalone IDE. For data science-related workflows, we recommend PyCharm.

Learn more about how this affects your license and access to the product here: https://t.co/zr2NDJYDqk

Thanks so much to everyone who used, supported, and believed in DataSpell!

[今井翔太 / Shota Imai@えるエル @ImAI_Eruel]

AIバブルに関して、「AI事業は収益が出ない」「実業務では使えない」という説は、ここ数ヶ月のAnthropicの躍進でほぼ払拭されたと思いますが、直近は別の問題が噴出しており、
1. 計算リソースの需要が推論に移ったことで、計算資源の需要がどこで跳ねるのかわからなくなり、現在はかなり予想を超えている（Anthropicは当初10倍の拡大と思っていたら突如80倍になり、イーロンに泣きついた）
2. 少なくとも現場の人間の視点ではAIがとても役に立っているが、経営側の視点ではその膨大なトークン出力コストを正当化できるほどの生産性を確認できず、AI予算の維持が難しい（Uberなど）
3. そんな中でNVIDIAのトップ（革ジャン）曰く「１年でコストは10分の１程度しか下がらない」としているので、突然劇的に上記の事業者側・利用者側双方の計算資源コストが改善するとは考えにくい

ということで結局、どれだけAIの開発・利用に継続的にお金が供給されるか、その供給を正当化できるデータは存在するか、結局は将来に期待！・・・という根本問題は変わっていないんですよね

[peta($1024^5$) @petaLab_io]

愛用者だったので悲し😢
PyCharm に設定をお引越しせねば🏃

[JetBrains Japan @jetbrainsjp]

当社は JetBrains DataSpell のサポート終了を決定いたしました。スタンドアロンの IDE としての開発については、今後は行われません。データサイエンス関連のワークフローには、PyCharm のご利用をお勧めします。

今回の決定により生じるお客様のライセンスや製品のアクセスへの影響については、こちらのブログから詳細をご確認ください：https://t.co/M1Ql9saMxE

DataSpell を利用し、サポートし、そして信じてくださったすべての方に心から感謝申し上げます。

[yoschi_s @stern_bow]

ポアソン分布を使う動的一般化線形モデルを学んだ。製造業でも，故障回数のモデル化とかに使えそうだ。馬場ベイズ本もこれで読了。
▼馬場ベイズ本をNumPyroで実装 第5部・第9章 DGLM(ポアソン分布)
https://t.co/HmnBQirZU7

[ネイピアDS @ArtHappyMuseum]

Python＋CmdStanPyによるベイズ統計の新記事です！

Vol.13 「正規線形モデル」
リンク▶ https://t.co/X9gBzy2P3w

ベイズ重回帰モデルで天気・気温と売上の関係を分析します。
幅のある回帰直線を堪能します！

by #のんびり統計

[Claude @claudeai]

Introducing Claude Opus 4.8: it builds on Opus 4.7 with sharper judgment, more honesty about its own progress, and the ability to work independently for longer than its predecessors.

Available today at the same price.

[ネイピアDS @ArtHappyMuseum]

【今週ののんびり統計ブログ振り返り】

ベイズ本「PyMC：正規線形モデル」
▶ https://t.co/37aMETgRLf

生成AI「区間推定・仮説検定の先生はChatGPT」
▶ https://t.co/TSYTbqxr8L

ありがとうございました🍀

[ネイピアDS @ArtHappyMuseum]

【ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門をPythonで写経】

Python＋PyMCによるベイズ統計記事のご紹介！

Vol.13 「正規線形モデル」
リンク▶ https://t.co/37aMEThpAN

ベイズ重回帰モデルで天気・気温と売上の関係を分析します。
次回はCmdStanPyの正規線形モデルです。

by #のんびり統計

[ネイピアDS @ArtHappyMuseum]

【ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門をPythonで写経】

Python＋PyMCによるベイズ統計の新記事です！

Vol.13 「正規線形モデル」
リンク▶ https://t.co/37aMEThpAN

ベイズ重回帰モデルで天気・気温と売上の関係を分析します。
区間付き回帰直線を堪能します！

by #のんびり統計

[yoschi_s @stern_bow]

回帰係数が時刻に応じて変化する，時変係数モデルを学んだ。回帰係数である集客効果の時間変化だけでなく，集客効果を除いた売上の水準も推定できる。
▼馬場ベイズ本をNumPyroで実装 第5部・第4章 時変係数モデル
https://t.co/R1TqHUQpiU

[ネイピアDS @ArtHappyMuseum]

【ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門をPythonで写経】

Python＋PyMCによるベイズ統計記事のご紹介！

Vol.13 「正規線形モデル」
リンク▶ https://t.co/37aMEThpAN

ベイズ重回帰モデルで天気・気温と売上の関係を分析します。
OLS、Bambi、PyMCの三本立てです！

by #のんびり統計