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Recent episodes
Kaggle LMSYSコンペの振り返り
Nov 14, 2024
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個人情報保護法について その2
Aug 18, 2024
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Kaggle「PII Data Detection」の振り返り
Jun 16, 2024
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個人情報保護法について その1
May 22, 2024
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UTF-8とSHIFT_JIS、Unicodeの違いって？
Apr 6, 2024
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| Date | Episode | Description | Length | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11/14/24 | Kaggle LMSYSコンペの振り返り | https://www.kaggle.com/competitions/lmsys-chatbot-arena 【音楽・効果音】 BGMer https://bgmer.net On-Jin ～音人～ https://on-jin.com/ 【しんいちろうプロフィール】 - データサイエンティスト的な仕事 - SaaS企業勤務 - 前職、前々職はSIer 【ばらっとプロフィール】 - ITコンサル - 元々SIer ※ ばらっとさんの声にはボイスチェンジャーをかけています。 | — | ||||||
| 8/18/24 | 個人情報保護法について その2 | 個人情報保護法について話しました。 参考資料 個人情報保護委員会事務局レポート https://www.ppc.go.jp/aboutus/minutes/2021/20220330/ | — | ||||||
| 6/16/24 | Kaggle「PII Data Detection」の振り返り | Kaggle PII Data Detection https://www.kaggle.com/competitions/pii-detection-removal-from-educational-data Kaggle PII Data Detectionの振り返り https://zenn.dev/sinchir0/articles/396967387196dc 【音楽・効果音】 BGMer https://bgmer.net On-Jin ～音人～ https://on-jin.com/ 【しんいちろうプロフィール】 - データサイエンティスト的な仕事 - SaaS企業勤務 - 前職、前々職はSIer 【ばらっとプロフィール】 - ITコンサル - 元々SIer ※ ばらっとさんの声にはボイスチェンジャーをかけています。 | — | ||||||
| 5/22/24 | 個人情報保護法について その1 | 個人情報保護法について話しました。 【参考】 https://www.ppc.go.jp/index.html 【音楽・効果音】 BGMer https://bgmer.net On-Jin ～音人～ https://on-jin.com/ 【しんいちろうプロフィール】 - データサイエンティスト的な仕事 - SaaS企業勤務 - 前職、前々職はSIer 【ばらっとプロフィール】 - ITコンサル - 元々SIer ※ ばらっとさんの声にはボイスチェンジャーをかけています。 | — | ||||||
| 4/6/24 | UTF-8とSHIFT_JIS、Unicodeの違いって？ | UTF-8とSHIFT_JIS、Unicodeなどの文字コードの違いについて話しました。 【参考】 形態素解析の理論と実装 (実践・自然言語処理シリーズ) 工藤 拓 (著) https://www.kindaikagaku.co.jp/book_list/detail/9784764905771/ 【音楽・効果音】 BGMer https://bgmer.net On-Jin ～音人～ https://on-jin.com/ 【しんいちろうプロフィール】 - データサイエンティスト的な仕事 - SaaS企業勤務 - 前職、前々職はSIer 【ばらっとプロフィール】 - ITコンサル - 元々SIer ※ ばらっとさんの声にはボイスチェンジャーをかけています。 | — | ||||||
| 3/9/24 | ケンシンを理解する | 皆受けたことがあるケンシンについて、その種類とデータ保管に関する国の取り組みについて話しました。 参考URL - https://www.mhlw.go.jp/content/10901000/000682242.pdf - https://note.com/fm4645/n/n005981fe63da - https://www.mhlw.go.jp/content/11908000/000958027.pdf - https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/kenko_iryo/kenko_toshi/pdf/006_s01_00.pdf | — | ||||||
| 1/21/24 | MeCabを用いた形態素解析を理解する | MeCabによる形態素解析について話しました。 【参考】 形態素解析の理論と実装 (実践・自然言語処理シリーズ) 工藤 拓 (著) 日本語形態素解析の裏側を覗く！MeCab はどのように形態素解析しているか MeCab 【音楽・効果音】 BGMer 【しんいちろうプロフィール】 - データサイエンティスト的な仕事 - SaaS企業勤務 - 前職、前々職はSIer 【ばらっとプロフィール】 - ITコンサル - 元々SIer ※ ばらっとさんの声にはボイスチェンジャーをかけています。 | — | ||||||
| 12/3/23 | ベースレジストリとは？ | ベースレジストリについて話しました。ばらっとさんとしんいちろうの声が少し音ズレしています。すみません。 whisperによる文字起こし→GPT4による要約 「TheStalk」というポッドキャストで、データサイエンティストとコンサルタントが自由に話す。今回はバラッツさんが主に話す日。議題はベースレジストリーに関するもので、国が進めるデジタル化政策の一環として、公的機関が信頼できるデータをデジタル形式で整理するプロジェクトについて話し合う。具体的には、企業情報、土地情報、行政情報などの整理と、それらの情報のアクセスと活用について議論する。また、政府データの分類やオープンデータの取り組みについても触れる。このプロジェクトの難しさと、それが整備されると便利になる可能性についても話す。 音楽 BGMer https://bgmer.net 効果音 On-Jin ～音人～ https://on-jin.com/ 【参考】 デジタル庁：データ戦略推進ワーキンググループ https://www.digital.go.jp/councils/data-strategy-wg デジタル庁：レジストリカタログ https://catalog.registries.digital.go.jp/rc/dataset/ 日経XTECH：事業所データの整備が中断 調達の着手後に「実現困難」と知る https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/mag/nc/18/020600011/050600107/ | — | ||||||
| 10/29/23 | NLPはとっても身近な件について | 【話した内容】 - 身近でNLPが使われている例 - UberにてNLPが利用されていチケット管理PJについて 【参考】 実践 自然言語処理 ―実世界NLPアプリケーション開発のベストプラクティス https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119724/ 【音楽・効果音】 BGMer https://bgmer.net 【しんいちろうプロフィール】 - データサイエンティスト的な仕事 - SaaS企業勤務 - 前職、前々職はSIer 【ばらっとプロフィール】 - ITコンサル - 元々SIer ※ ばらっとさんの声にはボイスチェンジャーをかけています。 ※ 最後10分程度に、ばらっとさん環境で蛍の光が流れてしまった + ボイスチェンジャーの影響で、ホラーゲームのようなBGMが流れてしまいます、申し訳ありません。 | — | ||||||
| 9/18/23 | マイナ保険証の問題を理解する | マイナ保険証の問題について話しました。 【参考】 我が国の医療保険について https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/iryouhoken/iryouhoken01/index.htm マイナンバーカードと健康保険証の一体化に関する検討会（第3回）| デジタル庁 https://www.digital.go.jp/councils/card-integration-mynumber-and-insurance/66956b07-867d-4802-9d2b-943caaf55f60/ 【音楽・効果音】 BGMer https://bgmer.net On-Jin ～音人～ https://on-jin.com/ 【しんいちろうプロフィール】 - データサイエンティスト的な仕事 - SaaS企業勤務 - 前職、前々職はSIer 【ばらっとプロフィール】 - ITコンサル - 元々SIer ※ ばらっとさんの声にはボイスチェンジャーをかけています。 | — | ||||||
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| 7/31/23 | 大規模言語モデルを簡単に理解する | 【話した内容】 - 大規模言語モデルとは何か - 大規模言語モデルは何を可能にするか - どのような方法で生成をしているか - 今までと何が違うか - GPT3からのパラメータが大量に増加 - べき条則 - RLHF(reinforcement learning from human feedback) 【参考】 大規模言語モデルは新たな知能か――ChatGPTが変えた世界 (岩波科学ライブラリー) https://amzn.asia/d/1AL1AaZ JSAI2023 Tutorial 「基盤モデルの技術と展望」 https://speakerdeck.com/yusuke0519/jsai2023-tutorial-ji-pan-moderunoji-shu-tozhan-wang 【音楽・効果音】 BGMer https://bgmer.net On-Jin ～音人～ https://on-jin.com/ 【しんいちろうプロフィール】 - データサイエンティスト的な仕事 - SaaS企業勤務 - 前職、前々職はSIer 【ばらっとプロフィール】 - ITコンサル - 元々SIer ※ ばらっとさんの声にはボイスチェンジャーをかけています。 | — | ||||||
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