Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
東海高校OBが語るマスコミでのデータサイエンティストの仕事 / data scientist ...
Search
Shotaro Ishihara
February 24, 2021
Education
1.9k
0
Share
東海高校OBが語るマスコミでのデータサイエンティストの仕事 / data scientist in news media at satprogram38
中止となった「第38回サタデープログラム」で発表予定だった資料を、一般公開用に編集しました。
https://www.satprogram.net/list.html
Shotaro Ishihara
February 24, 2021
More Decks by Shotaro Ishihara
See All by Shotaro Ishihara
[ACL 2026 Demo] Fast-MIA: Efficient and Scalable Membership Inference for LLMs
upura
0
1
Fast-MIA: Efficient and Scalable Membership Inference for LLMs
upura
0
1
JAPAN AI CUP Prediction Tutorial
upura
2
1k
情報技術の社会実装に向けた応用と課題:ニュースメディアの事例から / appmech-jsce 2025
upura
0
360
日本語新聞記事を用いた大規模言語モデルの暗記定量化 / LLMC2025
upura
0
630
Quantifying Memorization in Continual Pre-training with Japanese General or Industry-Specific Corpora
upura
1
100
JOAI2025講評 / joai2025-review
upura
0
1.6k
AI エージェントを活用した研究再現性の自動定量評価 / scisci2025
upura
1
240
JSAI2025 企画セッション「人工知能とコンペティション」/ jsai2025-competition
upura
0
120
Other Decks in Education
See All in Education
Laura Wilson - The Quarterly PR Pivot
laurawilsonbseo1
1
240
0318
cbtlibrary
0
110
「機械学習と因果推論」入門 ② 回帰分析から因果分析へ
masakat0
0
630
SARA Annual Report 2025-26
sara2023
1
320
GitHubによるWebアプリケーションのデプロイ / 07-github-deploy
kaityo256
PRO
2
270
Dashboards - Lecture 11 - Information Visualisation (4019538FNR)
signer
PRO
1
2.6k
この講義について / 00-setup
kaityo256
PRO
2
360
理工学系 第1回大学院説明会2026|東京科学大学(Science Tokyo)
sciencetokyo
PRO
1
1.9k
Lenguajes de Programacion (Ingresantes UNI 2026)
robintux
0
170
Interactive Tabletops and Surfaces - Lecture 5 - Next Generation User Interfaces (4018166FNR)
signer
PRO
1
2.1k
0415
cbtlibrary
0
150
演習:Gitの応用操作 / 05-git-advanced
kaityo256
PRO
1
280
Featured
See All Featured
Bridging the Design Gap: How Collaborative Modelling removes blockers to flow between stakeholders and teams @FastFlow conf
baasie
0
530
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
413
23k
Lightning Talk: Beautiful Slides for Beginners
inesmontani
PRO
1
530
Claude Code どこまでも/ Claude Code Everywhere
nwiizo
65
55k
State of Search Keynote: SEO is Dead Long Live SEO
ryanjones
0
190
How to Grow Your eCommerce with AI & Automation
katarinadahlin
PRO
1
180
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
9
1.9k
We Analyzed 250 Million AI Search Results: Here's What I Found
joshbly
1
1.2k
First, design no harm
axbom
PRO
2
1.2k
Heart Work Chapter 1 - Part 1
lfama
PRO
6
35k
職位にかかわらず全員がリーダーシップを発揮するチーム作り / Building a team where everyone can demonstrate leadership regardless of position
madoxten
62
54k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
72
12k
Transcript
౦ւߴߍ0#͕ޠΔ ϚείϛͰͷ σʔλαΠΤϯςΟετͷࣄ ੴݪↅଠ ౦ւߴߍճଔʢʣ ୈճαλσʔϓϩάϥϜʢதࢭʣ ˞ൃද༧ఆͩͬͨࢿྉΛɺҰൠެ։༻ʹฤू ݄
ٕज़ֵ৽ͰมΘΔϚείϛ σʔλαΠΤϯςΟετ l"*z͕ͨΒ͢՝ͱઓ z"*z࣌Λੜ͖͍ͯ͘
χϡʔεϝσΟΞ º σʔλαΠΤϯε
໊ݹͰੜ·ΕΔ த৽ฉ ಡച৽ฉ ΛಡΜͰҭͭ ౦ւߴߍʹೖֶ ౦େ ཧᶗ ʹೖֶˍ ެӹࡒஂ๏ਓ౦ژେֶ৽ฉࣾʹೖࣾ
౦ژେֶ৽ฉࣾʹͯ • هऀɺ൛ɺฤू • σδλϧ൛ͷ্ཱͪ͛ • Πϕϯτओ࠵ • ࠂӦۀ
౦େͰֶ෦ʹਐֶ͠ɺσʔλੳ ΛςʔϚʹݚڀ ଔɿίϛϡχςΟͷಛΛߟྀͨ͠ ݟकΓαʔϏεઃܭख๏ͷ։ൃ ˞ֶ෦ͷଔ༏लΛड
⚔χϡʔεϝσΟΞºσʔλαΠΤϯε • ࠃࡍχϡʔεϝσΟΞڠձʹΑΔ ʮੈքͷࡀҎԼਓʯʹબग़ • ੳͷੈքେձͰ༏উ • ʰ,BHHMFελʔτϒοΫʱग़൛
ٕज़ֵ৽ͰมΘΔ χϡʔεϝσΟΞ
ຊͷ৽ฉͷൃߦ෦ͷਪҠ IUUQTXXXQSFTTOFUPSKQEBUBDJSDVMBUJPODJSDVMBUJPOQIQ ੈଳ୯Ґ
എܠʹٕज़ֵ৽ • ΠϯλʔωοτɾεϚϗͷීٴ • 4/4ొʢ୭͕ൃ৴Ͱ͖Δ࣌ʣ • ʮϚείϛʯͷ่յ • ൃ৴ ༰ݕূ
ݸਓ࠷దԽ
ຖ͍ͬͯΔɾαʔϏεʁ✋ • εϚϗɾλϒϨοτɾύιίϯ ͳͲ • 4/4ɾಈը৴ ͳͲ • χϡʔεαΠτ •
ʢࢴͷʣ৽ฉ
ओઓΠϯλʔωοτ • Մॲ࣌ؒͷୣ͍߹͍ • ڝ߹4/4ɾಈը৴ ͳͲ • ৽ฉΠϯλʔωοτਐग़ • ΩʔϫʔυʮσδλϧԽɾࠃࡍԽʯ
৽ฉࣾͷࡏΓํ͕มΘͬͨ • ࢴͷ৽ฉΛ࡞Δਓ • 🆕 ిࢠ൛Λ࡞Δਓ • 🆕 ϢʔβͷԠΛݟΔਓ •
🆕 ϢʔβͷԠΛݟͯվળ͢Δਓ
σʔλαΠΤϯςΟετ ͱԿऀ͔
ࢴͷ৽ฉ͚ͩͩͬͨ࣌
Πϯλʔωοτ͕ීٴͨ࣌͠ 🆕 ిࢠ൛Λ࡞Δਓ 🆕 ϢʔβͷԠΛ ݟΔਓ 🆕 ϢʔβͷԠΛ ݟͯվળ͢Δਓ
ଟ͘ͷۀքͰى͖͍ͯΔྲྀΕ • ϢϏΩλε *OUFSOFUPG5IJOHT %JHJUBM5SBOTGPSNBUJPO • ͋ΒΏΔͷΛܭଌ͠׆༻͢Δ • ڭҭɾεϙʔπɾྲྀ௨ɾ ͳͲ
ʮσʔλʯ͕ՁΛ࢈Ή σʔλʢӳEBUBʣͱɺࣄ࣮ࢿྉΛ ͢͞ݴ༿ɻ ݴޠతʹෳܗͰ͋ΔͨΊɺ ݫີʹෳͷࣄͷू·Γͷ͜ͱ Λࢦ͠ɺ୯ܗ EBUVNʢσʔλϜʣͰ ͋Δɻ ຊޠXJLJQFEJBΑΓ
σʔλαΠΤϯςΟετͱ ʮσʔλ͔ΒՁΛग़͠ɺ Ϗδωε՝ʹ͑Λग़͢ ϓϩϑΣογϣφϧʯ σʔλαΠΤϯςΟετڠձ IUUQXXXEBUBTDJFOUJTUPSKQGJMFTOFXTQEG
खஈ • ͷઐࣝ • ֶɾ౷ܭͷࣝʢ࣌ʹʮ"*ʯʣ • ϓϩάϥϛϯάͷٕज़ ϓϩάϥϚɾ*5ΤϯδχΞͷҰछ
IUUQTICSPSHEBUBTDJFOUJTUUIFTFYJFTUKPCPGUIFTUDFOUVSZ ੈلɺ࠷ηΫγʔͳࣄ
IUUQTCMPHPTDPN BSUJDMF
۩ମతʹ͍ͬͯΔ͜ͱͷൈਮ • Ϣʔβͷߦಈੳ • هࣄاۀͷਪન • ۀͷࣗಈԽɾޮԽ
• σʔλऩूج൫ͷߏங • ར༻ಈͷੳ • ࢪࡦͷʮ"#ςετʯ • ݟग़͠ͷग़͚͠ʢڧԽֶशʣ
ࢪࡦͷʮ"#ςετʯ " ΫϦοΫ ΫϦοΫ
۩ମతʹ͍ͬͯΔ͜ͱͷൈਮ • Ϣʔβͷߦಈੳ • هࣄاۀͷਪન • ۀͷࣗಈԽɾޮԽ
هࣄاۀͷਪન աڈʹಡΜͩهࣄ ৽͍͠هࣄʢຊʣ Λֶश ਪન
จষΛʮϕΫτϧʯʹม աڈʹಡΜͩهࣄ Λֶश (𝒙, 𝒚) = (𝟕, 𝟐)
ϢʔβͷʮΈʯϕΫτϧΛࢉग़ աڈʹಡΜͩهࣄ Λֶश (𝒙, 𝒚) = (𝟕, 𝟐) ✗
ʮΈʯʹ͍ۙهࣄΛਪન աڈʹಡΜͩهࣄ Λֶश (𝒙, 𝒚) = (𝟕, 𝟐) ✗ (𝒙,
𝒚) = (𝟕, −𝟐) (𝒙, 𝒚) = (𝟑, 𝟔) ڑΛܭࢉ
จষΛʮϕΫτϧʯʹม ౦ւߴߍ0#͕ޠΔʂϚείϛʹ͓͚ΔσʔλαΠΤϯςΟ ετͷࣄ 𝑨 = (𝟏, 𝟏, 𝟏) ςϨϏہ͕౦ւߴߍʹऔࡐʹདྷͨΒ͍͠ 𝑨
= (𝟏, 𝟎, 𝟎) σʔλαΠΤϯςΟετʹͳΔͨΊʹ 𝑨 = (𝟎, 𝟎, 𝟏) ໊ݹʹདྷͨΒखӋઌͱϥʔϝϯͩ 𝑨 = (𝟎, 𝟎, 𝟎)
ϧʔϧ࡞Γқ͕ߴ͍ • Ͳͷ୯ޠΛ࠾༻͢Δʁ • Կݸͷ୯ޠΛج४ʹ͢Δʁ • ʮϚείϛʯʮςϨϏہʯҧ͏ʁ • ͲΕ͚͚ͩۙΕਪન͢Δʁ
ػցֶशʢڭࢣ͋Γֶशʣ
ʮܾఆڥքʯΛֶश աڈʹಡΜͩهࣄ Λֶश
ڭࢣ͋Γֶशͷ۩ମྫ • ը૾ೝࣝʢ(PPHMFը૾ݕࡧʣ • Իೝࣝʢ4JSJʣ • ໎ϝʔϧͷࣗಈྨʢ(NBJMʣ
σʔλੳͷੈքେձʢࢲͷ࣮ʣ • ϖοτͷҾ͖औΓ༧ଌʢ,BHHMF Ґʣ • ѱ࣭ͳίϝϯτͷྨʢ,BHHMF Ґʣ • $07*%ͷ3/"ͷ׆ੑ༧ଌʢ,BHHMF Ґʣ
• පͷ༧ଌʢ4*(/"5& Ґʣ • ٿͷདྷ༧ଌʢύɾϦʔά Ґʣ
۩ମతʹ͍ͬͯΔ͜ͱͷൈਮ • Ϣʔβͷߦಈੳ • هࣄاۀͷਪન • ۀͷࣗಈԽɾޮԽ
• هࣄͷࣗಈཁɾࣗಈੜ • จষͷߍӾɾߍਖ਼ • όΠΞεͷݕ
l"*z͕ͨΒ͢ ՝ͱઓ
• ѱҙΛ͍࣋ͬͨํ • ݸਓ࠷దԽͷฐ • "*ͷެฏੑɾղऍੑ
ѱҙΛ࣋ͬͨίϯςϯπͷੜ • ϑΣΠΫχϡʔεͷ֦ࢄ • ੜٕज़ͷߴԽʼݕূ IUUQTZPVUVCFD2(%NF- IUUQTZPVUVCFG+3O&@)N"
("/ɿఢରతੜωοτϫʔΫͱԿ͔ ʙʮڭࢣͳֶ͠शʯʹΑΔը૾ੜ
ِ͔Λఆ͢Δίϯςετ͕։࠵ ༏উۚສԁ IUUQTXXXLBHHMFDPNDEFFQGBLFEFUFDUJPODIBMMFOHF
ϑΟϧλʔόϒϧ ࣗͷΈͷ༰͚͕ͩ৴͞Εͯࢹ͕ڱ͘ͳΔ ΤίʔνΣϯόʔ ࣗͱಉ͡ҙݟ͔Γʹ͢Δ͜ͱͰɺࣗͷҙݟ ͕ઈରతͩͱޡղͯ͠͠·͏
ηϨϯσΟϐςΟ ૉఢͳۮવɻࢴͷ৽ฉʹ٭ޫʁ 6*69Ͱͷ 4NBSU/FXTͷྫ IUUQTUFDIDSVODIDPNTNBSUOFXTMBUFTU OFXTEJTDPWFSZGFBUVSFTIPXTVTFSTBSUJDMFTGSPNBDSPTT UIFQPMJUJDBMTQFDUSVN
"*ͷஅͰਓੜΛࠨӈ͞ΕΔࣄྫ • "*ͳͥͦͷஅΛԼ͔ͨ͠ʁ • அྙཧతɾಓಙతʹଥ͔ • ઃܭࣗମʹͳ͍ͷ͔ʁ
ۙͰٞΛݺΜͩྫ • ࠾༻ʹؔ͢Δ"* • ۚ༥ʹؔ͢Δ"* • ਓछʹؔ͢Δ"*
l"*z࣌Λ ੜ͖͍ͯ͘
ຊͷ·ͱΊ • ٕज़ֵ৽ͰۀքʹมԽ͕ى͖ͨ • σʔλ͔ΒՁΛग़͢Δ࣌ • େͳͷ͍ํ
དྷऀͷϝοηʔδ ʮ"*ʯͷൃల͕͞·͟·ʹͳΔதɺਓؒʹ͔͠Ͱ͖ͳ͍ͷ ʮఆٛʯ͢Δ͜ͱͩͱݸਓతʹࢥ͍ͬͯ·͢ɻٕज़ͰԿͰՄೳʹ ͳͬͨͱ͖ɺԿΛͬͯΑ͍͔ܾΊΔͷ͕େͰ͢ɻʮཧܥɾจܥʯ ͱ͍͏ΈʹनΘΕͳ͍ɺΑΓྖҬԣஅతͳ͕ٞඞཁͰɺதߴੜ ͷօ͞Μʹͥͻ෯͘ઓͯ͠Έͯ΄͍͠Ͱ͢ɻࣗʮχϡʔε ϝσΟΞºσʔλαΠΤϯεʯͷֻ͚߹ΘͤͰࣄΛ͍ͯ͠·͢ɻ