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
- Youtube: https://t.co/6xmXYB0ZGy

#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

[yoschi_s @stern_bow]

MMMをNumPyroで実装し，パラメータの事後分布からのサンプリングを行なった。
前回記事では，広告効果のパラメータβの事前分布をデータに基づき設定した。このパラメータは，有効サンプル数が他より少なかった。MCMCがしづらいパラメータだったのか…？
▼③ベイズモデリング
https://t.co/J4LC4qzz2T

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

Win じゃなくて MS でした

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

Win と GWS をこのタイミングでスイッチ狙ってきてる？

上場前に面白い発表。

[Claude @claudeai]

Starting to roll out today: Claude Whiteboards, Claude Sheets and Claude Data.

Think a plan through on a board, build a tracker in a sheet, and tell a story with your data.

[ClaudeDevs @ClaudeDevs]

Claude now supports more of the MCP Apps extension, such as app tools and embedded sites, so your full app can run inside Claude.

Start building: https://t.co/X4ioqGu3A1

[東京化学同人 @tkd_pbl]

新刊「ベイズ統計の考え方 確率の基礎からベイズ統計の応用へ」が完成しました！

データ分析で��常的に使用するベイズ統計手法の理解を深めたい人への１冊。ベイズ統計学の第一歩に。

★11/24発売★
各書店さまでご予約受付中です。
書籍詳細＆試し読みはこちらから⬇️
https://t.co/YLs2ws94o1

[ClaudeDevs @ClaudeDevs]

Which Claude model should you build with?

Our new guide breaks down when to use Fable 5.2, Opus 5.5, Sonnet or Haiku. It also covers when to adjust effort instead of switching models, and how to save cost by putting subagents on smaller models.

https://t.co/1VmXqhkZB0

[ネイピアDS @ArtHappyMuseum]

Python＋PyMCによるベイズ統計の新記事です！

Vol.24 「周期性のモデル化」
リンク▶ https://t.co/ge33u9Jk8C

一定の規則的な時間間隔で、データに似たような変動が繰り返し現れる「周期性」をベイズ状態空間モデルで表現���ます。

by #のんびり統計

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

何やらとても有用そうな…（内容未読）

[PyMC Labs @pymc_labs]

Fitting the same model hundreds of times? With MCMC, the cost scales with every fit.

Amortized Bayesian inference trains a network once on simulations, then returns posteriors in a single forward pass.

Read the full blog: https://t.co/6htPyyPZVW

#Bayesian #DataScience

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

AIでレバレッジを効かせるのに適正な組織規模ってないだろうか？🤔
​大組織は優秀な人も多いけれど活用レベルの分散が大きく、トークンコストに対して ROI が出ない気がする。むしろ小規模事業者の方が、強烈なリーダーシップで活用水準を一気に高めて定着させられる可能性があるような。不確実けど🐍

[Sho Yokoyama @yuzutas0]

国家試験に採択されてしまった。

[PyMC Labs @pymc_labs]

Earlier this week at @_odsc AI West we introduced Marketing Foundational Models (MFM).

The white paper is out now: River, trained once on 200,000 simulated marketing worlds, returns Bayesian MMM contributions with uncertainty in one pass.

Get it here: https://t.co/ZnwPrxZZ7Y

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

サンキーグラフ🤤

[安野貴博＠チームみらい @takahiroanno]

政府予算の見える化！

[ネイピアDS @ArtHappyMuseum]

Python＋PyMCによるベイズ統計の新記事です！

Vol.23 「トレンドの構造」
リンク▶ https://t.co/8GBIJV7h2I

時系列データの上昇傾向/下降傾向といった傾向（トレンド）をベイズ状態空間モデルで表現します。

by #のんびり統計

[ネイピアDS @ArtHappyMuseum]

【StanとRでベイズ統計モデリングを一緒に学ぶブログご紹介】

10章「収束しない場合の対処法 10.1.4 多項ロジスティック回帰」
リンク▶ https://t.co/HQyPqlTGim

カテゴリカル分布を活用するベイズ・多項ロジスティック回帰モデルを学びます。

by #のんびり統計

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

@shiho_aga Muse ですかねー😏

[PyMC Labs @pymc_labs]

Commercial site-selection tools rarely handle cannibalization well.

Learn how @Wegmans and @pymc_labs solved it with an in-house Bayesian model that runs on an analyst's laptop.

Nov 10, 11 AM ET
Free webinar: https://t.co/sWr6zLEh9a

[Sho Yokoyama @yuzutas0]

データエンジニアリングの業務を洗い出し、手順化＆ス��ル評価を行うことで、チームが安定的に活動できるようになる！という話をしました。

[ネイピアDS @ArtHappyMuseum]

Python＋CmdStanPyによるベイズ統計記事のご紹介！

Vol.22 「時変係数モデル」
リンク▶ https://t.co/XFDkifodz2

ベイズ状態空間モデルの一種「時変係数モデル」に取り組みます。
次回はPyMCでトレンドを含む状態空間モデルを学びます。

by #のんびり統計

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

トーキョーだとこの額面で控除増加はつらたん、のはずです🥲

[��ン獄さん @uudaiy]

行儀良くホワイトに8時間働いてるだけだと物価上昇に耐えられないから働き方そのものを自分で決めて生きてくしかないぞ。まじのトーキョーサバイバルや

賞与を除く年収798万円以上の厚生年金保険料上げ、27年9月から　厚生労働省案 - 日本経済新聞 https://t.co/1pn99pFAD7

[メン獄さん @uudaiy]

行儀良くホワイトに8時間働いてるだけだと物価上昇に耐えられないから働き方そのものを自分で決めて生きてくしかないぞ。まじのトーキョーサバイバルや

賞与を除く年収798万円以上の厚生年金保険料上げ、27年9月から　厚生労働省案 - 日本経済新聞 https://t.co/1pn99pFAD7