tomo-makes機械学習の炊いたん５。
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「機械学習の炊いたん」シリーズは、仕事で趣味でAI、データサイエンスに関わる5人がお送りする合同本で、技術書典6から参加し、はや5作目となりました。 データサイエンティストには、①ビジネス、②数理、③エンジニアリング 3つのスキルが必要と言われます。「やってみた/ 一緒に手を動かせる記事」から「数式多めの理論」「経営や可視化など周辺知識」まで、3つどの切り口からも理解できる章に出会え、そして残り2つのスキルへの出会い、興味につながる仕立てです。
おしながき
1. Attentionは説明なのか？ by kirikei 昨今様々なニューラルネットワークで使われるようになったAttention機構ですが、説明性の文脈でも使われることがあります。一方で、そのAttentionによる説明は本当に説明として利用できるのかに対してはさまざまな議論が起きています。本章ではAttentionの歴史と、Attention is not explanationとAttention is not not explanationという楽しげな論文について解説します。 2. いんがフレンズ by tim 前回に引き続き因果ネタです。今回は「因果探索とお友達になろうよ！」をテーマに、統計的因果探索手法の代表格であるLiNGAM（Linear Non-Gaussian Acyclic Model）法を、誰でも簡単に！できるだけ数式レスで！すぐに遊べる解説書を目指しました。因果探索ってたくさん手法が提案されててわかんないよね。へーき！へーき！フレンズによって得意なこと違うから！ 3. Rustでうっかり遺伝的アルゴリズムに入門したらGantanだった by emergent メインPCをM1 Macに買い替え、機械学習ライブラリ環境構築で散々骨を折った結果、「私たち、ちょっと距離を置いたほうがいいね」と前向きに関係解消を行った。執筆を諦めかけていた著者は、偶然遺伝的アルゴリズムに出会う。「Rustでコードをフルスクラッチで書きたい欲」発露の場を求め、著者は本アルゴリズムに溺れていく。そんなある日、著者の前にGantan（というライブラリ）が現れ……。 4. データ可視化の歴史・最先端・Observableが開く新たな扉 by tomo_makes 前作は図解や情報可視化の考え方、事例、動的・静的なコミュニケーションについて紹介しました。今作はその続編として、歴史から最先端を知り、Observableというノートブック型のJavaScrip実行環境で、表現力ある可視化を作るための情報てんこもりでお届けします！ 5. 競馬とデータ分析 2nd season by sonodano この章では、前作に引き続き競馬のデータ分析を試みます。特に今回は複雑怪奇極まる（と個人的に思っている）SQLAlchemyを使ったDB/テーブル操作や、まだあまり解説の少ないSQLAlchemyの1系と2系の違いなどの調査結果を紹介します。また、取得したデータに基づき簡単な可視化やそこから読み取れる競馬情報について解説します（ホントか？）。 合計112ページです。あなたに「刺さる章」がきっとあるはず！