転職して1週間がたち，新しい生活サイクルにも慣れてきましたので近況報告をします． 3月1日から DATUM STUDIO 株式会社で働き始めました！ DATUM STUDIO株式会社は，データ分析のスペシャリストを集め，解析コンサルから分析基盤構築まで，データ活用に関する様々なことを一手に請け負う会社です．（会社説明がこれで良いのか自信がない） 会社名を出すと，データ界隈の方からは「てっきりPythonの会社に行くかと思ってたんですがRの会社に行ったんですね！」と驚かれることが多かったので，その辺の話を含めて入ってからの所感をまとめたいと思います． Rの会社なのか？ 私も入るまでみんなRを使っている会社だと思っていたのですが，実際はPythonとR半々くらいで使われています．（若干R勢の方が多いかも？）折角なのでPythonの布教活動に勤しみたいと思っています．（ご指摘を受けたのですが）こ

ちょっと前になりますが、昨年12月に行われた機械学習のトップカンファレンスであるNIPS2015の講演ビデオが上がっているようなのでチェックしてみました。今回ご紹介するのはケンブリッジ大学のZoubin Ghahramani教授の研究です。 datasciencereport.com 同教授は今後excitingな機械学習の基礎・応用に関する取り組みとして次のような６テーマを紹介しています。 ・Bayesian Nonparametrics ベイジアンノンパラメトリクスでは、無限次元を持つモデルを仮定することにより、データ量に応じて適切なモデルを学習することができます。こういったモデルは関数上の確率分布（確率過程）を考慮することによって実現できます。代表的な例はガウス過程、中華料理店過程、インド料理過程などです（ご飯ばっかりですね）。 ガウス過程は、回帰や識別、ランキングや次元削減に使われ

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます データ分析にはどのような基盤を構築すれば良いのかーー。データ分析を考える上でまずは、ビジネス情報はどのようにデータとして存在するのかを考えてみよう。小規模レベルでは逐次入力されるスプレッドシートに、ある程度の規模のビジネスであれば自動化されたシステムを通じて入力されるリレーショナルデータベース（RDBMS）に、日々のビジネス活動とともに蓄積されていくものである。 どのような形式であれ、ほとんどの企業がビジネス情報をデータとして蓄積しているはずだ。本稿ではスプレッドシートやRDBMSといったソフトウェアの違いを特に区別せず、蓄積されたデータの集合のことを“データベース”と呼ぶことにする。 大概の企業がデータベースを持っている一方、世の中の

最後どこに行くか結構悩んでしまいましたが、就職先を決め内定承諾書を返送しました。 相談に乗っていただいた方々、ありがとうございます。 感じたこと 就職先を人で選ぶのが、意外と難しい 就活中にいただいたアドバイスの中で一番多かったのは 「どんな人が働いているか・どういう人と一緒に働きたいかを大事にすると良いよ」 っていう意見でした。 この意見にはなるほどって思うところがあったんですが、実際にエンジニアの人たちと話してみると自分が考えていた企業はどこにも技術的な部分はもちろん人柄も含めて尊敬できる人たちばかりで、ここで決めるのはかなり難しいように感じました。 給与面 エンジニアの方と話すと、 「新卒の給与なんて気にしない方がいい」 という意見が目立ってたように感じます(もちろんそうでない人もいましたが)。 転職の多い業界なので、どんな経験を積めるか・どんなふうにスキルを伸ばせるかを考えたほうが

この記事では統計的問題を回避するためのデータ解析のプロトコル (Zuur et al. 2010)で扱われている目的変数の独立性について議論する。 uribo.hatenablog.com データ解析時における統計的手法の多くは、観測されたデータが他と独立であることを仮定している。あるデータをとる時、そのデータは以前に観測されたデータとは無関係に集められる必要がある。また新たに得られたデータが今後得られるデータに対して影響を及ぼすような何らかの情報を含んでいてはいけないというようなものである。といってもあくまでもこれらは仮定なので、現実にはこれらが完全に独立でないことを考慮することの方が大事になってくる。 一方で明らかにデータどうしが独立でないものもある。例えば地域を代表する植生を調べた時、調査した地点が互いに近いと同じようなデータが得られてしまい、十分に調査地の距離を離して得たデータと比

生き方全部が間違っていたのか 誰かの役に立つ仕事に就くのが夢だった。その道をまっすぐに追ってきたはずだった。 これまでの人生のあらゆる場面を思い出し、いつのどの判断が間違っていたのか、どうしていたらよかったのか、私はここまで責められるべき悪人なのだと思うと、この世に自分が存在してしまっていることが辛く、呼吸をすることさえ悪いことのように思えた。 幼い頃、「どんな大人になるのか楽しみだ」と微笑みかけてくれた母の思い出がよみがえり、「こんな娘でごめん」と自分を責めた。命懸けで戦えと言われた時のことも思い出した。 最後まで戦い抜けず、途中で弱気になってしまった自分を責めた。支えてくれた友人たちにも、最後まで戦いきれなかったことが申し訳なく、合わせる顔がなかった。これまでの生き方のすべてが間違っていたのかと思うと、どうしていたらよかったのかと、見つからない答えを探していた。 私の心は正しくなかった

Deep Learningを勉強するにあたって内容がまとまっている教材についてリスト化しました。 無論ここに挙げたもの以外にも充実した教材は多数存在します。また、全てを読んだり観たりしたわけではありませんので、コメントは参考程度に考えてください。 (追記) ときどき追記/編集していきます。 (以下、一部敬称略) Bengio オンライン本 Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/dlbook/version-07-08-2015/dlbook.html 現在Web上で閲覧可能。 いつか出版される。終盤はまだ執筆中。 これ一冊で根っこの理論はバッチリそう。天下のBengioさんなので情報の信頼性、網羅性、深みは高い。全部やると分量すごい。 Nielsen オン

あけましておめでとうございます。VOYAGE GROUP techblog は技術的にためになる記事や面白い記事を今年も発信し続けていくので宜しくお願い致します。 はい、第3回AJITO寿司王の @jewel_x12 です。株式会社 fluct で WEB 広告配信のお手伝いをしています。 昨年の 11 月末に VOYAGE GROUP で Sunrise という学生向けインターンシップが行われました。 https://voyagegroup.com/internship/sunrise/voyagegroup.com 大規模サービスを運用するとは？というようなテーマで講義があったり、グループワークがあったりするインターンシップで、とても楽しいものとなっています。当日の様子については後日に詳細な記事が上がる予定です。 そのインターンシップの中で「月間 250 億 imps 配信するために

PHPはよくDISられることがあります。しかし、実際にはほとんどPHPを利用していない人が印象だけでDISってることが多いような気がします。 そこで、PHPがよくDISられている点について、実際どうなのかをPHP未体験者向けに解説していきたいと思います。PHPを触ったことない人でもわかりやすいようにシンプル目な仕様のRubyを例に説明していきたいと思います！( Ruby触ったことなくても、その他のOOP言語を触ったことあれば雰囲気は理解できるように書いています ) DIS例1 / PHPは配列操作がしづらい PHPの配列操作は扱いづらい等とDISる人たちがいます。実際のところどうでしょうか。 以下のような処理を配列への中間変数を用いず行うコードを例に考えてみます。 0. [2,4,6,8,10]という配列を用意して 1. ↑の配列から8以下の数だけを選択した配列を作る 2. ↑の配列から各

こんにちは、@kenmatsu4です。 Adventar #ajiting Advent Calendar 2015の21日目担当で書かせていただきます。 AJITOと言えば渋谷にあるVOYAGE GROUPさんの素敵な憩いの場。 私は機械学習プロフェッショナルシリーズ 輪読会に参加させていただいて初めて行きましたが、これがおしゃれすぎてびっくり！しかも、会社の一角にもかかわらず社外の人も参加しやすい雰囲気が素晴らしいです。なかでも特徴的なのが、皆さんご存知のビール飲み放題！ビールだけでなく、酎ハイなども取り揃えられています。勉強会なので、アルコールが回ると発表内容が頭に入らなくなっちゃうお酒に弱い自分のような人のために、ノンアルコールビールまでラインナップされていて至れり尽くせりです。 （機械学習プロフェッショナルシリーズ 輪読会 「異常検知と変化検知」編 発表の様子） 私も、この勉強会

MacbookAir mid 2013 に Windows10 と FF11 をインストールする話 #ajiting Advent Calendar 2015 .md MacbookAir mid 2013 に Windows10 と FF11 をインストールする話 ドーモ、皆＝さん。 @ajiyoshi です。 この記事は #ajiting アドベントカレンダーの 12/18分です。 FF11というMMORPGがあります。2002年発売のゲームですから、もう13年も運営している長寿命のゲームです。2015年11月にシナリオの最終更新があり、以降のアップグレードはキャンペーンやバランス調整等のみとなる予定です。 かなり長期間遊んだゲームで、個人的に思い入れ深いゲームの一つです。せっかくなので、最終シナリオを堪能したくなり、再びFF11に舞い戻ってみました。 FF11はもともとPS2でリリー

お久しぶりです、@mktozkです。 2ヶ月くらいブログの更新をしてませんでした。 おちこんだりもしたけれど、私はげんきです。 さて、今日はディープラーニングのフレームワークであるChainerに含まれているCupyというライブラリについて話します。 ChainerはCupyを使って様々な計算をGPU (CUDA) で行っています。 今回はこのCupyを使って楽に色んな計算をGPUに投げることを目指します。 ディープラーニングの話は全くしません。 chainer.org この記事を読んだらわかること Cupyの使い方 CupyとNumpyの両方に対応したコードの簡単な書き方 この記事には書いてないこと CUDAカーネルの書き方と使い方 この記事で使用したコードはここかここから取得できます。 ちなみに、Chainerはv1.5.1です。 GPUは速い Cupyとは Cupyの導入 Cupyの

ちゃお... Python Advent Calendar 2015 18日目の記事です... Pythonといったらデータサイエンスに強いし、データサイエンスといったら形態素解析が必要になることがあるし、形態素解析といったらMeCabだし――ということで、今回はPythonでのMeCabの処理を少しでも速くする豆知識を共有したいと思います！ parseToNodeを捨てよ parseを使おう MeCabの解析結果を得るにはparseとparseToNodeの2つのメソッドがあります。 わたしはもっぱらparseToNode使ってたのですが、なんか遅いなーって思って、本当に遅いのか確かめるために処理時間測ってみました。現実的な設定でやった方が実用的だと思ったので、今回は夢野久作のドグラマグラから名詞を抽出することにします。 コード import MeCab tagger = MeCab.T

この記事は#ajiting Advent Calendar 2015の17日目の記事として記載しています。 www.adventar.org ajiting とは，VOYAGE GROUPの社内Bar「AJITO」で行われる活動全般を指します． 最近では社員 (+α) が集まってわちゃわちゃすることも広義の #ajiting として語られることがあり，語義曖昧性を含んだ単語となっています。 culture.voyagegroup.com 私も例に漏れず定時後は#ajitingをするのですが、 やはりお酒を飲むといえば、オツマミが欲しい所。 皆さんお酒の肴といえばなんでしょうか チーズ？ 缶つま？ 七味とかかけちゃいます？ ちなみに調味料とかは適当にあります。 今後の展望としてマヨネーズあたりは欲しいですね。 でもやっぱり #ajiting での肴といえば そう、いい話です。 みんなだいすき