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#yapcjapanD

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#yapcjapan #yapcjapanD トーク聴いて下さった皆様ありがとうございました!資料こちらです

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やり方は一つだけじゃない、正解だけを目指さず寄り道やその先まで自分流に楽しむ趣味プログラミングの探求 2025-11-15 YAPC::Fukuoka

#yapcjapan #yapcjapanD この後 14:15〜 Track D で喋るので先に資料上げておきます。デモなど混じえてお見せする予定ですのでお気軽にお越しください〜
speakerdeck.com/sugyan/yarif...

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GraphQLで必要な情報だけ取れば漏れない、それはそう

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Taint API
任意の値を汚染し、汚染した値をCCにわたすと実行時エラーになる
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うっかり対策→しっかりする?

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#yapcjapanD #yapcjapan
はChroomeの拡張としてrequest/responseを全部チェックするみたいな実装を書いてた "secretlint/webextension: Detect secrets in your request/response using secretlint." https://github.com/secretlint/webextension

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Chrome DevToolsのネットワークタブでも平文検索できる

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SC -> CCに受け渡すときはpropsがシリアライズされるのでpropsに気をつける

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サーバーサイドでやれ、それはそう

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Pages Routerのコンポーネントには機密情報を書いてはならない

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SSRとCSRだと機密情報が漏れたり漏れなかったりする違いがある、それはそう

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機密情報の漏洩を防げ! Webフロントエンド開発で意識すべき漏洩ポイントとその対策 Web サイトの JavaScript や CSS はブラウザから閲覧できます。従ってそれらに機密情報が入らないよう、細心の注意を払わなければなりません。なになに? 「minify してるから大丈夫。」「モダンなフレームワーク使ってるから大丈夫。」...だって? 本当にそうですか? 機密情報の漏洩を招くポイントは、様々な場所に潜んでいます。このトークでは、一般的なWebフロントエンド開発で意識すべき漏洩ポイント、そしてその対策についてお話します。 - Source Map 経由での漏洩 - Client Component 経由での漏洩 - Next.js Pages Router の _buildManifest.json - その他注意すべき漏洩ポイント - 漏洩の確認方法 - 漏洩を防ぐには

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機械学習はLLMと違って説明変数が可視化できる

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AutoMLで参入障壁は減っているものの、オッズの市場原理がかなり良いので勝てない

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たまに収支がプラスの月があるものの、厳しい

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トリガミ

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発表を聞きながら実際に買ってみたw

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JRDBの競馬情報サービス | JRDB競馬データベース | AI競馬予想・パドック情報・リアルタイムオッズ分析 競馬のデータ分析・予想をサポート。スピード指数、パドック情報、オッズなど、詳細なデータを提供。

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競馬データを入手可能らしい

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競馬で学ぶ機械学習の基本と実践 最近、大規模言語モデル(LLM)が急速に普及していますが、すべての分野でLLMが万能というわけではありません。例えば、金融やセキュリティといった高い信頼性が求められる業界では、回帰やブースティング系の "古典的な" 機械学習の技術が、今なお第一線で活躍しています。 その理由は、旧来の機械学習では「この取引は不正利用の可能性が80%」といったように確率を使って物事を予測したり、「なぜそのように予測値が出たのか」という理由を人間が理解しやすい形で説明できる点にあります。身近な例では、金融での与信スコアリングやカード決済や送金等の不正利用の検知などの "予測タスク" に機械学習が今でも使われています。 このトークでは、機械学習のユニークなポイントと私が機械学習を好きな理由について、過去に熱中して作っていた "競馬" を題材にお伝えします。勘や経験則、あるいは人間が地道に作るルールだけでなく、機械学習という道具を手に入れると、競馬の収支を改善するためにどのようなアプローチが可能になるのか? 最近話題のLLMに尋ねるのとは、何が違うのか?私の過去の実践経験を元に、詳しく説明します。 機械学習について初めて知る人でも楽しめるよう、以下の流れでお話しする予定です。 - 機械学習の基本 - 機械学習とは何か?特に教師あり学習について - 機械学習が使われている分野 - 機械学習の利点と欠点 - 機械学習のシステム構築の流れ - 最近の機械学習の潮流 - 競馬と機械学習 - 競馬の簡単な紹介 - 競馬に適した機械学習手法の紹介 - 競馬の勝ち馬予測モデルの作り方 - 予測の元になるデータを集める - 予測の精度を高めるための特徴量エンジニアリング - 予測モデルの構築方法と評価手法 - 勝ち馬予測モデルの実践 - 予測値の活用方法 - 実戦での評価検証

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教師あり・教師なし・強化学習などの機械学習パターンがある
競馬のパターンは教師あり学習

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機械学習を知ることが目的であって競馬を当てることが目的ではない、それはそう。技術カンファレンスなので
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負け馬券を経費にできるような法改正を促した人がいるらしい
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