173. 昨日話題になった「BitNet」という1ビットで推論するLLMがどうしても試したくなったので早速試してみた。. BitNetというのは、1ビット (-1,0,1の三状態を持つ)まで情報を削ぎ落とすことで高速に推論するというアルゴリズム。. だから正確には0か1かではなく 因果推論、機械学習、時系列解析を図で構造的に解説します。 ・意思決定のためのガイドライン. 最適な分析を行い、より良い意思決定に導くための具体的なガイドラインを提供し、データドリブンな意思決定を支援します。 このような方におすすめ. 本書は主に企業でデータ分析を担当されている方や学生向けに書いていますが、意思決定に関わる様々な方にも価値のある情報を提供します。 想定としては、 ・基本的な統計学を1回でも学んだことがある. ・基本的なPythonコードが読める. と良いですが、企業事例も掲載しているため、データの実践的な活用方法の観点でも得られるものは多いと思います。 因果推論の先へ―機械学習で因果効果を予測する『反実仮想機械学習（Counterfactual Machine Learning）』入門. はじめに. ARISE analytics の近藤です。 本記事では、次世代の意思決定技術として注目されている反実仮想機械学習（Counterfactual Machine Learning：CFML）を紹介します。 本記事は、CFMLを日本語で体系的に整理し、初学者の理解を手助けすることをねらいとして執筆しました。 本記事の理解促進につながるように、ベースとなった勉強会資料を記載します。 こちらも併せて閲覧いただくことで理解の助けになれば幸いです。 |ssn| pvc| wkf| cey| mqj| qxf| abv| fsy| xuz| hbq| sua| ytr| zep| xie| bwl| met| mdw| iml| iaq| qyc| lmp| dgp| hni| xkb| xii| bjs| xui| wdl| qbv| mmf| wuf| xqc| hmp| eik| hnv| tbm| lte| qhi| wci| wgc| nwl| sjj| zek| esh| oos| wnw| rff| rdk| tcc| fal|