文　生湯葉シホ フリーランスのライター・編集者として活動する生湯葉シホさんに、人が怖くてたまらなかった日々を経て「コミュニケーションは完璧でなくてもいい」と思えるようになるまでの試行錯誤について、寄稿いただきました。 子どもの頃から、人に見られることが苦手だった。いつからか、理由は分からないけれど、他人が自分をじっと見ている時は、心の中で「気持ち悪い」と馬鹿にされているものだと思い込んでいた。 特に、大勢の人から一度に注目を浴びるような機会は地獄だった。スピーチや学芸会のような大それたイベントは年に数回しか発生しないとしても、教室での朝礼で担任がとる出欠に「はい」と返事をする瞬間は毎日やってくる。 名前を呼ばれてそれに答える数秒のあいだ、クラスの生徒たちの意識が自分に向けられているというプレッシャーを感じると、足がガタガタ震えた。人前で「はい」を言わされるというだけの理由で、学校に行くのが

今の会社に転職してきて驚いたのは、仕事の細々した部分がアナログで回っていたところだ。 「細々した部分」というのは、例えば伝言メモとか、社内・部署内回覧文書とか、そういう類のもの。有給を取った次の日に出社すると、デスクの上には沢山の付箋と紙が置いてある、という感じ。そして、データの受け渡しに実物のUSBメモリが行き来する。ゲーッ！今はもう平成も終わる2018年だぞ！！ また、「△△さん、株式会社〇〇のＡさんへ電話を入れてください」といった伝言を伝えるのに、該当部署に内線をかけるも不在、その折り返しをください、そしたら今度はこっちが離席・・・　といった無様なキャッチボールも頻繁に発生する環境。 自分の部署全員で共有する仕事も、「みなさんちょっと聞いてくださ～い」みたいに呼びかけて、資料を配って、説明して、そしたら途中で電話が入って説明が中断して、といった具合。非常に効率が悪い、というか、やって

Photo by Eugene Kim こんにちは。倉内です。 皆さんは毎日オフィスで集中して仕事ができていますか？ ITエンジニアは特にPCに向かう時間が多い仕事です。座りっぱなしの人も多く「集中力が続かないなあ」と悩む人もいるのではないでしょうか。 さらに私の場合は、前職がSIerで就業ルールも厳しめでした。「音楽を聞きながら仕事をする」「ちょっと外に出て気分転換」なんてこともできず、集中力を保つのに苦労していました。 paiza（ギノ）に転職して、格段に自由度が上がったので「集中するためにいろいろやっていこう」と決意していたのですが、まだまだ試行錯誤中です。 そこで、興味本位で弊社の健康オタク（兼論文オタク）エンジニアに「集中するために何をしていますか」と聞いてみたところ、想像を遥かに超える「集中のために実践していることリスト」が返ってきましたのでご紹介したいと思います。 なお、健康

「長文読解」という言葉に反応してしまう人もいるように、あまりに長い文章は読む人の意欲を削いでしまうこともあるもの。「文章の中身をできるだけギュッとまとめて短くしてくれるものがあればいいのに……」と思っていたら、AIを使って長文を3行ぐらいにまとめてしまうエンジン「IMAKITA」がリリースされたというのでさっそく使ってみました。 長文を３行ぐらいで纏めてくれるエンジン IMAKITAを作ってみました - コンピュータ将棋 Qhapaq http://qhapaq.hatenablog.com/entry/2018/12/09/234447 自分でいうのもナンですが、結構出来が良い気がします。無駄に多言語（日英中独仏西葡伊）対応　→　長文を３行ぐらいで纏めてくれるエンジン IMAKITAを作ってみました - コンピュータ将棋 Qhapaq https://t.co/j2WwZTstNv #は

羽毛布団を買って、しばらく使ってみたのだが、自分には合わないことが判明した。 そこで処分することにしたのだが、それを親に言ったら、「なんでそんな無駄遣いをしたんだ？」と非難された。 しかし、私に言わせれば、これは「自分には羽毛布団は合わない」という知見を得るための必要経費だ。 私としては、無駄どころか、大いに有意義な支出だったと満足しているので、まったく話が噛み合わない。 私の親の主張は、「ハズレ馬券を買うなんて、無駄遣いだ。アタリ馬券だけを買え」と言っているのと同じだ。 実際には、ハズレかアタリかなんて、買ってみないとわからない。 これは、勉強でも仕事でもビジネスでも、全部同じだ。結果的に役に立たなかった勉強、無駄になった作業、失敗に終わったプロジェクトは、ハズレ馬券なのだ。 競馬は期待値70～80%のギャンブルなので、やらない方が得だが、羽根布団、洗濯乾燥機、食器洗い乾燥機、高級包丁、

前例ない“Pepperの接客”　はま寿司のキーマンは「新規プロジェクト」で社長をどう説得したか：これからのAIの話をしよう（接客ロボット編）（1/4 ページ） 全国にある回転寿司チェーン店「はま寿司」に導入されているヒト型ロボット「Pepper」。来店客の案内をロボットに任せることに決めた理由をキーマンに聞いた。 2015年8月、ソフトバンクグループが「世界初」（当時）というロボットによる決算発表を行い、話題になりました。そこで、現ソフトバンクグループの孫正義社長と共に登壇したのが、ヒト型ロボット「Pepper」（ペッパー）です。最近はソフトバンクショップやショッピングセンターなどで見かけるPepperですが、約8割の企業がレンタル契約更改の意思を示していないという報道もありました（関連記事）。 確かに街中でPepperを見かける機会は減りました。中には電源を切られて虚空を見つめているもの

iOS Advent Calendar 2018 の 10 日目です。 アプリをいくつかリリースしたり、ハッカソンでアプリを作ってきた中で個人的に定石となってきた開発フローや使っているツールなどをざっくりと時系列順で紹介します。 企画・アイデア 日頃から、何気なくアイデアを考えたりしています。「これ不便だな」と思ったら、どんなツールがあれば良くなるんだろうと考えてアプリのアイデアにしたり、Twitter などで面白い技術を使った動画を見つけたら、「これって他にも応用できないかな」と考えたりしています。 アイデアを考えているだけでは 3 日後には忘れてしまうので、メモをしておきます。 自分がよく使っているのは Trello と Simplenote です。 Trello でボードを作り、ジャンル (ユーティリティ、ゲームなど) ごとにリストを作って、アイデアのコア部分をカードにメモしています

Rails使って仕事してて、最近はRubyを使って初学者の方たちにプログラミング教えてます、@saboyutakaです。 未経験からエンジニアになりたいという人達に普段教えていて、ガイドラインがあるといいなと思って作りました。 まずなんで1000時間か これからWebアプリケーションを作るエンジニアになりたい人がこれを読んでくれていると思って書きます。そもそもなぜエンジニアとして働けるかというと、作りたいものがある人や企業が居て、それを作ることができる技能に対して給与や報酬が発生します。そして技術職として仕事で対価を得られる最低限のスタートラインに立つための学習期間が1000時間だと想定しています。 技術は投資時間に比例して身につくので向き不向きはここでは考えません。向き不向きはむしろ時間投資を続けれるかどうかであって、楽しめるかどうかやなぜやるかの動機、決意などに依存します。これに関して

今年話題になったWebサービスやアプリを一挙に振り返る年末の恒例企画「2018年に話題になったWebサービスまとめ」。昨年はFinTech系が多い印象でしたが、今年はお金よりも生活や個人の能力の活用(副業など)が多かった印象です。 2018年は「生活」や「個人」に関連したサービスが注目された？今年で8年目にになる「話題になったWebサービスまとめ」。今年話題になったWebサービスを一挙に振り返る恒例企画です。 今年の特徴は、旅や食事といった生活に近いサービスと、個人の活動にフォーカスしたサービスが多かった印象。(2018年に誕生したサービス数というより、2018年全体を通しての個人的な印象) 個人向けでは空いた時間を活用して、自分の能力や時間を活用する系、コミュニティ系、「Travel Now」や「LINEトラベル」といった旅行関連サービス、「タベリー」や「POTLUCK」など食事関連サー

こんにちはpo3rinです。Vue.js Advent Calender 2018 9日目の記事です。 8日目の記事は vue.js(nuxt.js) の plugin はとても便利 でした。 11月にフリーの案件で Vue.js + Go言語で画像アップロード機能のあるCMSを作りました。Vue.jsでの実装の際には npmモジュールである vue2-dropzone を使うと、Vue.js にとって便利な機能が提供されており、すぐにアップロード機能が作れました。なので今回は Vue.js + Go言語 で画像アップロードを行う機能の実装をハンズオン形式で紹介していきます。 今回は Vue.js のアドベントカレンダーとしての投稿なので、Go言語の実装を飛ばしたい方向けに、Go言語のインストールが不要になるように、すでにDocker環境を用意してあります。せっかくなので今回は Docke

こんにちは NewsPicks Advent Calendar 2018の 5日目を担当させていただきます、NewsPicks の戸辺と申します。 2年ほど前に「機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果」という記事を書き、多くの方に読んでいただきました。そこから引き続き機械学習に携わっており、今年も多くの機械学習系の記事を拝読させていただきました。それら中から「実戦でためになった」「機械学習の勉強に役に立った」という観点から、僕なりのベスト10をあげてみました。 長い冬休み(余談ですが、社会人で一番長く休めるときですよね!?)は知識のアップデートをするのにいい機会だと思いますので、まとめ読みしてみてはいかがでしょうか。 では、スタート！ まずは 2018年にみんなが使った Colaboratory 関連から 1位: 【スマホOK/実行しながら学ぶ】東大松尾研のデータサイエンティスト育成/

この記事について この記事は「JavaScriptの概念たち (前編)」の続きです。本来は1つの記事なのですが、あまりにも長くなりすぎたので分割しました。 17. Prototype Chain JavaScriptには2つの特徴があります。1つは「全てがオブジェクト」でもう1つは「prototypeベースの言語だということ」です。 const hoge = { a: "hogehoge" }; console.log(hoge instanceof Object); // -> true const fuga = [1, 2, 3]; console.log(fuga instanceof Object); // -> true const piyo = new Map([[1, 'one'], [2, 'two']]); console.log(piyo instanceof Obje

マイクロソフトは開発者向けイベントMicrosoft Connect(); 2018を開催。基調講演で、次のVisual Studioのメジャーバージョンアップとなる「Visual Studio 2019」を発表しました。 Visual Studio 2019では、GitHubで公開されたコードをもとに機械学習を行ったAIがコーディングを支援してくれる「IntelliCode」などによるコーディング機能の強化、GitHubとの統合強化や、Visual Studioをネットワークで接続してリモートでのペアプログラミングを支援するLive Shareなどによるコラボレーションの強化などを特徴としています。 参考：コーディングをAIが支援してくれる「Visual Studio IntelliCode」、Javaに対応。GitHubにあるコードを機械学習 参考：［速報］「Visual Studio

研究開発部の菊田（@yohei_kikuta）です。機械学習を活用した新規サービスの研究開発（主として画像分析系）に取り組んでいます。 最近は、社内の業務サポートを目的として、レシピを機械学習モデルで分類して Redshift に書き込む日次バッチを開発・デプロイしたりしてました。 ここ数ヶ月で読んだ論文で面白かったものを３つ挙げろと言われたら以下を挙げます。 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding Focal Loss for Dense Object Detection Exponential expressivity in deep neural networks through transient chaos 本記事では、BERT というモデルをクックパッドのレ

福建省厦門の西北拉麺を日本で食べられる店がオープン！ 中国からやってきた手延べ麺の蘭州拉麺が大人気だが、そこからさらに独自進化を遂げたラーメンが日本に初上陸した。その名も西北拉麺（シーベイラーメン）である。 ▲場所は東京都中央区日本橋。駅でいえば水天宮駅、人形町駅も徒歩圏内。 この西北拉麺は料理名ではなく、中国の福建省厦門（アモイ）に何百店舗も暖簾分けされている人気店の名前。日本でいうとラーメンの来々軒とか蕎麦の長寿庵みたいな感じだろうか。 厦門は中国の南東部、台湾から海を挟んだ隣あたりに位置するのだが、ルーツである甘粛省蘭州が厦門からみると西北にあるため、西北拉麺という名前になったそうだ。 ▲青いピンが厦門、オレンジのピンが蘭州。日本でいえば鹿児島で独自進化した札幌ラーメンみたいな話でしょうか。 ▲原点である蘭州が西北にあるから西北拉麺。 西北拉麺の看板メニューは2つ。汁なし濃厚牛肉まぜ

ハイパーパラメータ自動最適化フレームワーク「Optuna」のベータ版を OSS として公開しました。この記事では、Optuna の開発に至った動機や特徴を紹介します。 公式ページ 公式ドキュメント チュートリアル GitHub ハイパーパラメータとは？ ハイパーパラメータとは、機械学習アルゴリズムの挙動を制御するパラメータのことです。特に深層学習では勾配法によって最適化できない・しないパラメータに相当します。例えば、学習率やバッチサイズ、学習イテレーション数といったようなものがハイパーパラメータとなります。また、ニューラルネットワークの層数やチャンネル数といったようなものもハイパーパラメータです。更に、そのような数値だけでなく、学習に Momentum SGD を用いるかそれとも Adam を用いるか、といったような選択もハイパーパラメータと言えます。 ハイパーパラメータの調整は機械学習ア