登大遊、落合陽一を生んだ、未踏の父・竹内郁雄に聞く「優れたエンジニア」に必要なこと - エンジニアtype | 転職type
NEW! 2024.04.12 スキル 未踏落合陽一登大遊プログラマー 登大遊、落合陽一など数々のスーパークリエータを輩出してきた、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の「未踏IT人材発掘・育成事業」（以下、未踏IT）。その立ち上げから現在までを知るのが、統括プロジェクトマネージャーの竹内郁雄さんだ。 2017年には、ビジネスや社会課題解決につながる人材を発掘する「未踏アドバンスト事業」にも統括プロジェクトマネージャーとして参画。国際的なデファクトスタンダードとなるソフトウェアを日本から生み出すべく、人材育成に心血を注いでいる。 前身の未踏ソフトウェア創造事業から数えて24年。のべ2000人を超える修了生を見てきた竹内さんだから言える、優れたエンジニアに共通して求められる素養を聞いた。 未踏事業統括プロジェクトマネージャー（PM） 一般社団法人未踏 代表理事 竹内郁雄さん 1946年、富
「セクシー田中さん」問題、東村アキコさんはどう見た？ 原作者が「どうぞお好きに」ではダメな理由：東京新聞 TOKYO Web
人気漫画「セクシー田中さん」の原作者芦原妃名子（ひなこ）さん＝1月に死去＝は、漫画をテレビドラマ化した日本テレビに「自身の意図とは異なる脚本を示された」と繰り返し訴えていたことをブログで告白していた。制作の過程に問題はなかったのか。映画やドラマ化で原作者の権利は十分守られてきたのか―。「海月姫（くらげひめ）」「東京タラレバ娘」など数々の漫画がドラマ・映画化されてきた漫画家の東村アキコさん（48）に聞いた。（望月衣塑子） セクシー田中さん 漫画家の芦原妃名子さんが小学館の雑誌「姉系プチコミック」で連載していたラブコメディー漫画。アラフォーの独身女性「田中京子」を主人公に、同僚の派遣社員の女性たちとの友情を描いた。 芦原さんはブログに「一見奇抜なタイトルのふざけたラブコメ漫画に見えますが…。自己肯定感の低さ故生きづらさを抱える人達に、優しく強く寄り添える作品にしたい」と狙いを記していた。 日本
秘密計算の個人情報保護法上の扱い｜A&A法律事務所
企業活動の様々な分野でのデジタルトランスフォーメーション（DX）が進み、各企業の持つデータの利活用の需要は増すばかりです。 一方で、プライバシー情報を利活用する側においては、プライバシー侵害の懸念等から、収集・蓄積したデータをどのように保護し、活用していくかが課題となっています。また、世界を見ると、GDPRをはじめとするプライバシー保護規制の厳格化の動きがますます進んでいます。 こうした課題やプライバシー保護規制厳格化に対して、技術的に解決することを目指す技術の１つが、秘密計算（英語では、Multi-Party ComputationやSecure Computation）です。 後述するように、秘密計算は、データを暗号化したまま取り扱うことができるため、技術的にはプライバシー侵害を避けつつ、データの活用が可能であるとされています。 データを保護しながら活用できる技術として、医療分野などで
データセットの本質的な性質を踏まえないデータ分析には、大抵何の意味もない - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
前回のブログ記事は、論文紹介という地味なテーマだったにしてはだいぶ話題を呼んだ*1ようで、個人的にはちょっと意外な感があったのでした。確かに、今をときめくTransformerにも苦手なものがあるという指摘は、NN一強の現代にあってはセンセーショナルなものと受け止められても不思議はなかったかと思います。 しかし、それは同時に「データセットが持つ本質的な性質」と「データ分析手法の性質」とのミスマッチと、それが引き起こす問題とについてこれまであまり関心を持ってこなかった人が多いということなのかもしれません。そして、そのミスマッチは冗談でなく古来からある程度定まった類型があり、データ分析業界の古参なら「そんなの常識だよ」というものばかりだったりします。 ところが、最近僕の周囲でもそういうミスマッチが深刻な実問題を招いているケースが散見され、思ったよりもそれは常識ではないのかな？と思わされることが
雑にReactアプリを作りたい時に使ってるもの
import "./App.css"; import { Link, Route, Switch } from "wouter"; function Nav() { return ( <nav> <Link to="/">Home</Link> <br /> <Link to="/about">About</Link> </nav> ); } function Home() { return ( <div className="App"> <h2>Home</h2> <Nav /> </div> ); } function About() { return ( <div className="App"> <h2>About</h2> <Nav /> </div> ); } function App() { return ( <> <Switch> <Route path="/" compo
MMM (Media/Marketing Mix Modeling)を回すなら、まずGeorge E. P. Boxの格言を思い出そう - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
「最後の統計学界の大御所」の一人で、2013年に亡くなったGeorge E. P. Box*1が残した格言 "All models are wrong; but some are useful"（全てのモデルは間違っている、だが中には役立つものもある）ですが、このブログでは過去に何度も紹介しているのでお馴染みという方も多いかと思います。 実際、5年前にもBoxの格言については独立した記事として取り上げており、ちょっとしたシミュレーションと共に「厳密ではないが有用なモデル」の話題を展開しています。ただ、今回の記事で僕が改めてBoxの格言を取り上げようと思った背景はまた別にあります。それが、広告マーケティング業界で最近ルネサンス的な脚光を浴びているMMM (Media/Marketing Mix Models)の扱われ方という問題です。 MMMというと経営学のマーケティングの教科書にも載ってい
スティーブ・ジョブズが考える｢最高の管理職｣とは
Sawdah Bhaimiya ［原文］ （翻訳：仲田文子、編集：井上俊彦） Mar. 07, 2024, 09:00 AM 働き方 51,513 スティーブ・ジョブズは、かつてアップルで雇ったマネージャーは｢愚か｣だったと語った。 Justin Sullivan/Getty Images スティーブ・ジョブズは1985年のインタビューで、最高のマネージャーの雇い方についてアドバイスした。 彼によると、最高のマネージャーとは管理することを望んでいるわけではない｢偉大な個人的貢献者だ｣だという。 伝説的な共同創業者であるジョブズは2011年に亡くなった。存命であれば2月24日に69歳を迎えるはずだった。 アップル（Apple）の伝説的な共同創業者であるスティーブ・ジョブズ（Steve Jobs）はかつて、最高のマネージャーについてアドバイスしたことがある。それは、実際にはマネージャーになりた
Lightweight MMM：NumPyroで実装されたベイジアンMMMフレームワーク - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
以前「Ads carryover & shape effects付きのMedia Mix Modeling」という記事で取り上げたベイジアンMMMのtechnical report (Jin et al., 2017)ですが、当時RStanで実装されていたものが4年の時を経て時代の趨勢に沿う形でPythonベースのOSSとしてリリースされています。 それがLightweight MMM (LMMM)です。ベイジアンモデリング部分はNumPyroによるMCMCサンプラーで実装されており、さらにはモダンなMMMフレームワークにおいて標準的とされる予算配分の最適化ルーチンも実装されています。全体的な使い勝手としては、まだ開発途上の部分もあるので時々痒いところに手が届かない感があるものの、概ねRStanで実装したものと似たような感じに仕上がっているという印象です。 ということで、LMMMがどんな感
Stanで統計モデリングを学ぶ(1): まずはStanの使い方のおさらいから - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（※Stan v2.4.0以降でインストール方法に若干変更があります！詳しくはこの記事の中ほどをご覧ください） さて、年初の抱負でも語ったように今年はStanを頑張って会得していこうと思います。理由は簡単で、ありったけの要素を詰め込んでMCMCサンプラーでガンガン推定していくような階層ベイズモデリングに自分の興味としても惹かれる上に、実務でも必要になりそうな見通し*1だからです。 Stan: Project Home Page 既に以前の記事でも簡単に触れてますが、StanはC++ベースのコンパイラで高速化させたMCMCサンプラーです。文法も簡単でなおかつ高速なので、BUGSでは時間がかかり過ぎて辛かった計算でも比較的サクサク回せます。 このシリーズを通して参考にするのは、@berobero11さんのブログです。 Small Data Scientist Memorandum 本当にもう、
LangChainでBigQueryデータを使ったグラウンディングを実装してみた - G-gen Tech Blog
G-gen 又吉です。当記事では、Google Cloud の LLM (Vertex AI PaLM API) と LangChain を組み合わせて、自然言語から BigQuery 上の統計データを取得する方法を紹介します。 はじめに 準備 実行環境 使用するデータ 実装 ライブラリのインストール 関数の定義 概要 解説 実行 はじめに LangChain とは、大規模言語モデル (LLM) アプリケーションを効率よく実装するためのフレームワークです。LangChain についての詳細は以下の記事をご参照ください。 blog.g-gen.co.jp LangChain にはさまざまな機能が提供されておりますが、今回は Agents 機能を用いて SQL データベースと対話するエージェントを作成します。 LLM のハルシネーション (幻覚) を抑制する手法として、指定した情報源だけに基づ
ライフタイムバリューを予測する (BG/NBDモデル) - け日記
今回は、顧客のライフタイムバリューを予測する方法の1つとして、BG/NBDモデルを紹介します。 モチベーション 顧客のライフタイムバリューを予測できると、その顧客に対してどれだけ投資して良いかがわかります。ここで言う投資は、クーポンやポイントなどのインセンティブ、DMや電話などの営業努力のことです。 また、離脱 (churn) の予測にも転用できます。過去に売上に大きく貢献してきた人が、未来のライフタイムバリューはそれと比べると極めて小さい、または、ゼロとなることが予測されるケースです。 新規顧客の獲得は既存顧客の維持よりも遥かに大変なことはよく知られてます。また、過去には大きく売上に貢献していたので、引き止められれば優良顧客まで戻る見込みは高いはずです。 BG/NBDモデル このライフタイムバリューを予測するモデルの1つに、BG/NBD (Beta-Geometric / Negativ
ドキュメントを書く時に考えていること - カンムテックブログ
ソフトウェアエンジニアの summerwind です。最近は LLM が自分のふりをして代わりに仕事をしてくれるような仕組み作りを趣味にしています。 先日社内で「ドキュメントをうまく書く方法はありますか？」という質問をもらったのですが、普段ドキュメントを書く時に意識をしている要素のようなものはあるものの、それをちゃんと言語化したことがなかったため、抽象的にしか答えることができませんでした。改めて言語化をしてみるのは面白そうだなと感じたので、今回はドキュメントを書く時に考えていることをいくつか書き出してみたいと思います。 想定する読者を決める ドキュメントを書く時にまず最初にやるのは「そのドキュメントの想定する読者は誰か」についてを考えることです。よくある想定読者には次のような方々がいます。 同じチームで働くエンジニアのメンバー 同じプロジェクトで働くメンバー 全メンバー 想定する読者が決ま
インドのフカフカしたパン、パロッタが好き過ぎて作りたい
趣味は食材採取とそれを使った冒険スペクタクル料理。週に一度はなにかを捕まえて食べるようにしている。最近は製麺機を使った麺作りが趣味。（動画インタビュー） 前の記事：ラーメン二郎インスパイア系ビリヤニ、ビリヤ二郎を作ってみた ＞ 個人サイト 私的標本 趣味の製麺 パロッタと私 私が初めてパロッタを食べたのは2022年3月。友人のインド料理通が、京都のTADKA2（タルカツー）という南インド料理店で、バンパロタ（BUN PAROTTA）という高さのあるパンのようなものを食べたツイートをしていて、それがあまりにうまそうで訪れたのである。 インド料理店のパンといえば、ナンとかチャパティくらいしか食べたことがなかったので、こういうパイ生地みたいなフカフカタイプもあるのかと心底驚いた。その様子はこちら。 京都にあるTADKA2。 バンパロタ（BUN PAROTTA）。高さのあるタイプはバンがつくらしい
実験デザインと因果探索のミッシングリンクに関する調査
実験デザインと分散分析、共分散構造解析 (構造方程式モデリング)、因果探索の間の関係について調査した結果です。参考にした資料にはリンクを張っていますので、DL すると便利です。 共分散構造解析と因果推論の関係について述べた資料には http://www.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/~kano/research/application/2006/05tutorialAppStat_sl.pdf もあり、こちらのほうがより詳細に扱っています。
質の高い技術文書を書く方法 - As a Futurist...
大学や大学院で論文の書き方を鍛え上げた人たちには遠く遠く及ばないが、僕の様なはぐれもの1でも最近は Amazon 社内で文書の質が高いと評価してもらえるまでにはなった。Software Engineer として、コードでのアウトプットはもちろん大事だけど、文書のアウトプット(およびそれによって得られた実際のアウトプット)は同じだけ重要である2。今回は自分が最近どういうところに気をつけて技術文書を書いているのか、ということについて数年後の自分が忘れてないことを確かめられる様にまとめておく。 そもそも文書とは？ 英語だと document。ここで指す(技術)文書とは、人間が読む文体で書かれた技術に関連する情報、といったものだ。具体的に言うと以下の様なものを想定している: 新しいプロジェクトの骨子を説明する資料 会議の叩き台となる 1 枚ペラ 本番環境に変更を加えるにあたっての包括的な情報や具体
なぜ脱OSSが増えているのか？
はじめに TerraformやVaultを開発するHashiCorpは自社製品をOSSのMPL(Mozilla Public License v2.0) から、ソースコードは公開するも一部の利用に制限があるBSL(Business Source License) への変更をアナウンスしました。 これは2018年のRedisを皮切りにMongoDBやCockroachDB、ElasticSearchなど多くのプロダクトで進められている脱OSSの流れです。商用のオープンソース[1]と言われてしまうこともある最近のこの動きの理由は何故なのか？ という点を以下の動画で解説しました。 動画中では尺の都合で端折った個所も多いので、こちらの記事の方にもまとめておきたいと思います。 OSSとは？ OSSの定義 まず、OSS（オープンソース）とはなんでしょうか？ これはRMSのフリーソフトウェアを源流とする
36億パラメータの日本語言語モデルを公開しました
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog こんにちは。 LINEのNLP Foundation Devチームの清野舜と高瀬翔とoverlastです。 LINEでは2020年11月から日本語に特化した大規模言語モデル「HyperCLOVA」の構築と応用に関わる研究開発に取り組んできましたが、この「HyperCLOVA」と並行するかたちで複数の大規模言語モデルの研究開発プロジェクトが進行しています。 今回はそれらの研究開発プロジェクトのうち、我々を含むMassive LM開発ユニットから、日本語言語モデル「japanese-large-lm（ジャパニーズ ラージ エルエム）」をOSSとして公開できる状況になりましたので、本ブログを通じてお伝えすることにしました。 この記事
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The Kodelin guide - The 124th Annual Congress of Japan Surgical Society
ヤフーのユーザー5,400万人から"同意"を得るための技術
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