はじめに 当記事を開いてくださりありがとうございます。私は表題の通り、私は一般にメガベンチャーと呼ばれる自社開発企業で機械学習エンジニアとして勤務しはじめてからわずか半年で、鬱を発症し退職することになったものです。この会社は待遇も良く、社風としても労働者思いのとても素晴らしい会社であったと私自身振り返って思います。 そんな会社に運よく入社することができた私ですが、わずか半年で「鬱状態」と心療内科から診断を受け休職し、会社制度により退職することになりました。「え？そんなに素晴らしい環境なのにメンタル弱すぎでは？」と思われる方もいらっしゃることでしょう。返す言葉が全くありません。おっしゃる通りです。 しかし同時に、「何故鬱になったの？」と思われる方もいらっしゃるのではないでしょうか。本記事ではこの点について鬱を発症した本人の目線から「どうしてそんなことが起きてしまったのか」という点について考察
最近のWeb3への雑感
Web3とは何であったか トークンとコントラクトと誰からでも見える台帳を使ってなんか出来そうなことないっすかねくらいの思想または活動 自動販売機で金入れたら人を解さずにジュースが買えるような感じで、トークンを支払ったら人を解さずにトークンが買えたり付与したりできる仕組みを作れるスマートコントラクトというのがあり、これなんかに応用できないっすかみたいなことだけだったはず NFTとかDAOとかもその応用例の一つなだけにすぎない トラストレスとか分散性みたいな話はEthereumのDocsには一部記述があるがあくまで理想論として語ってるだけ。会社がvisionをHPに書いてるようなもん。 Internetの技術が置き換わるとかBigTechを打倒するみたいな対立構造を煽るような話では全く無い そもそも既存のインターネットの上に成り立っているし、分散されたそのノードはどこのサーバーで動いているんだ
新世紀エヴァンゲリオンにでてくる超AI、MAGIシステムを作ってみたメモ。 OpenAI社のGPT3を使って、三頭制合議型のAIシステムを組んでみた。 MAGIシステムとは？MAGIは、アニメ「新世紀エヴァンゲリオン」にでてくる超AI。 このAIの面白い特徴は、性格の異なる3体のAIが、それぞれ独立に見解をだし、それを集約して1つの結論をだすという合議制のシステムです。 キリストの祝福を告げた三賢者にちなみ「メルキオール」、「バルタザール」、「カスパー」という3つのAIが、それぞれ開発者である赤城博士の「科学者」、「母」、「女」として側面をから答えを出します。 MAGI GPT3の実装最近話題のChat GPTの凄さをみるに、「MAGIシステム」現実に作れるのでは？と思って、Google Colabで実装してみました。 1つの質問に対し、GPT3を4回ぶんまわすシステム図のように、1つの質
文系大学生が機械学習を０から始めて９か月でKaggle銀メダルを獲得するまで - Qiita
今回自分は０から始めて９か月でコンペで銀メダル(6385分の249位,top4パーセント)を獲得できました。 自分の今までの流れをおさらいしていきます。 それまでの僕のスペック 数3と行列はほぼ何も分からない プログラムはrubyとjavaはそこそこに書ける、pythonは知らん 勉強の流れ １２月末 機械学習を始めると決心、とりあえず何をやればいいかよく分からないがpythonが必要らしいのでprogateでpythonをやってみる １月 数学が必要らしいので、行列と微分積分について１から学んでみる。今から考えると、行列の基礎をさらえたのは良かったですが、それ以外はこの時間は絶対いらなかったなと考えています。 微分積分 行列 ２月 Udemyで多くの講座を受ける、詳細は以下の記事にまとまっています https://qiita.com/HayatoYamaguchi/items/c8051
もう一つ注目しておきたいのは、感染力のピークが発症直前の無症候の段階で訪れるという推定である。このHeらの研究では、発症前に感染が起きた割合は44% (95%信頼区間25–69%) に達するとしている。 そもそも病院に訪れないであろう無症候者・軽症者が大量におり、その上病院に行く者ですら感染の半分は病院に行く前に終わっているのだとすれば、陽性者を隔離するというストラテジーだけでは感染拡大を防げないことになる。PCR検査の1回の感度が7割程度という過去の知見（例1、例2、例3）と合わせれば、「病院に来た感冒症状患者全員にPCR検査し、陽性者を隔離する」という戦略で防げる感染は甘く見ても3割程度、厳しめに見れば1～2割程度となり、大半の感染を素通ししてしまうことになる。 あえて検査→隔離戦略一本で解決しようとするならば、発症前でも検出できるよう、PCR検査とは全く違うレベルの検査――皆が毎朝自
大量の文章から学習することで、多言語を取り扱う能力だけでなく、高度な推論能力まで手に入れました。 GPT-3.5、とりわけその初期モデルのCodexはGitHubに存在する5400万の公開リポジトリから採取された159GBのPythonコードでGPT-3をfine-tuning（微調整）することで生まれました。ChatGPTがとりわけPythonが得意なのはここから来ています。 ChatGPTの学習データを考えることはその能力を発揮させるときに極めて有効です。質問時も以下のように、『涼宮ハルヒの憂鬱』というライトノベル作品について日本語で聞いたときはSOS団の略称を間違えるなどしますが、英語ではほぼ期待通りの回答を見せます。 図1 『ハルヒの憂鬱』について日本語で聞いた場合の回答 図2 『ハルヒの憂鬱』について英語で聞いた場合の回答 知ったかぶりをするChatGPT ところで、ChatG
Shota Imai@えるエル on Twitter: "コンピュータサイエンスで有名なアルゴリズムのPython実装を大量に公開しているリポジトリ https://t.co/379T4izBle 教養レベルのデータ構造やアルゴリズムから機械学習やブロックチェーン,Web関連などの応用ま… https://t.co/vSmYZW5SHw"
コンピュータサイエンスで有名なアルゴリズムのPython実装を大量に公開しているリポジトリ https://t.co/379T4izBle 教養レベルのデータ構造やアルゴリズムから機械学習やブロックチェーン,Web関連などの応用ま… https://t.co/vSmYZW5SHw
米マイクロソフト（Microsoft）は、あらゆる年齢層の人がIoT（モノのインターネット）の基礎を学べるように、GitHub上に無料のカリキュラム「はじめてのIoT、カリキュラム（IoT for Beginners, curriculum）」を無料公開した。 本カリキュラムは「IoT入門」「デバイスをインターネットに接続する」「アプリケーションロジックのクラウドへの移行」「IoTデバイスから在庫を確認」などで構成している。12週間／24レッスンで学習できる。 ＞＞公式ブログ 該当ページ（英語） マイクロソフト、初心者向けの機械学習カリキュラム無料公開 12週間で学習できるまた、米マイクロソフトは、無料のカリキュラム「Machine Learning for Beginners（初心者のための機械学習）」も公開している。本カリキュラムは12週間／24レッスンで学習できる。 本カリキュラムは
このエントリは、2018年、2019年に公開したAWS全サービスまとめの2020年版です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年、2019年に公開した AWS全サービスまとめの2020年版 です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。どちらがいいのか正直わからないので、フィードバックなどあれば参考にさせていただきます。 2020-01-08 リクエストがあったためAmazon Mechanical Turkを追加。 2018年まとめ 【2018年】AWS全サービスまとめ その1（コンピューティング、ストレージ、データベー
アルゴリズムの世界地図 - Qiita
0. アルゴリズムとは？ まず、アルゴリズムとは何かを説明します。（0 節の説明はスライド「50 分で学ぶアルゴリズム」 の説明を参考にして書きました） さて、次の問題を考えてみましょう。 問題： 1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してください。 単純な方法として、式の通りに 1 つずつ足していく方法が考えられます。すると、以下の図のように答えが計算されることになります。 これで答え 5050 が正しく求まりました。これはれっきとした アルゴリズム であり、この問題を 99 回の足し算 で解いています。しかし、計算回数が多く、計算に時間がかかるのではないかと思った方もいると思います。 ここで、方法を変えて、「1 + 100」「2 + 99」「3 + 98」…「50 + 51」の合計を求めることで、1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してみましょう。 50 個の
こんにちは。しおぱんです。ChatGPTのプラグインがあまりに多すぎて大変だったので、プラグイン機能一覧を作りました。 【お知らせ】 プラグインの増加速度が早すぎるため、記事作成が追いついておりません🙇 お急ぎの方はこの記事作成でも利用しております、こちらのプロンプトを使ってみてください🙌 【カテゴリ検索の方法】 ブラウザの検索バーに [カテゴリ名] を入力すると絞り込みできます🙆 Mac: Command + F / Windows: Ctrl + F 【カテゴリ一覧】 [エンタメ] [音楽・音声] [画像・動画] [学習] [学術] [語学] [プログラミング] [ビジネス] [マーケティング] [ファイナンス] [ニュース] [ツール] [リサーチ] [ウェブアクセス] [天気] [旅行] [レストラン] [ショッピング] [医療・健康] [不動産] [求人] [ユーティリティ
新人エンジニアにおすすめする一冊 2022 | CyberAgent Developers Blog
こんにちは！CTO統括室の黒崎(@kur_m88)です。2022年度のサイバーエージェントには新卒のエンジニアが約90名入社してくれました。 アフターコロナー1期生の新入社員へ、代表藤田からのメッセージ 2014年までエンジニアブログを遡ると、こんな企画がありました。この企画を8年ぶりに復活させてみようと思います。 #e100q 新人エンジニアにお勧めする一冊 思いつきで企画してみたので100人に聞く時間はありませんでしたが、約40名から返事をもらえました。 社内でアンケートを募集した様子 おすすめする一冊の被りが多ければランキング形式にしようと思っていたのですが、あまり被りがありませんでした。 ちょっと分量が多いですがせっかくなので全部紹介しようと思います。 先輩エンジニア達から新人エンジニアに向けた言葉ももらったので、最後に載せてあります。ぜひ最後までご覧ください！ 新人エンジニアにお
2019年6月12日、ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社は、機械学習を用いた予測分析サービス「Prediction One」の無償提供を開始した。 過去の実績データから将来の結果を予測するAI技術により、営業や業務管理、人事など幅広いビジネスへの適用が可能だ。 無償提供で企業の予測分析導入の第一歩に 企業が予測分析AIを導入する際、 の2つが必要になる。 多くの企業は「実績データ」を蓄積している。しかし、「機械学習」を扱える専門性を持つ人材の不足が障壁となっている。 そこで機械学習の専門知識がなくても簡単に操作できるのが「Prediction One」だ。本サービスの無料提供により、企業は簡単に予測分析ツールを導入できる。 シンプルで簡単な操作で高精度予測「Prediction One」には4つの特徴がある。 シンプルで簡単まずは、操作が簡単なことだ。学習から分析まではたった6
こんにちは、JUNERAYです。 皆さんは日本酒がお好きですか？私は大好きです。夏の午後、プールへ行った帰りにアイスを食べて、クーラーの効いた部屋でする昼寝くらい好きです。 長いことお酒や飲み物にまつわる仕事をしていて、ありがたいことにビギナーさんにお酒の基礎知識や美味しい飲み方などのレクチャーをさせていただく機会も増えました。 日本酒についても何度か解説記事を書いているのですが、実は毎回ぶつかる壁（でかい）（かたい）があります。 まじこれ。 馴染みのない専門用語がたくさん出てくるだけでなく、そのいちいちが「特別本醸造」とか、「山卸廃止酛」とか、墾田永年私財法か？？ってくらい漢字の繋がった用語だらけ。ぷよぷよだったら連鎖して消えてます。 ビギナーさんの中には、「日本酒のことが知りたいと思って入門書を買ったけど、ちょっと読んだだけで投げ出しました」なんて方も少なくなく、レクチャーする側として
GoogleのAI研究チームであるGoogle AIが、低解像度画像にあえてノイズを追加して「純粋なノイズ」になるまで加工し、そこから高解像度画像を生成する「diffusion model(拡散モデル)」という手法を改善する新たなアプローチを発表しました。「画質の悪い低解像度画像から高解像度画像を生成する技術」には、古い写真の復元から医療用画像の改善まで幅広い用途が想定され、機械学習の活躍が期待されているタスクの1つです。 Google AI Blog: High Fidelity Image Generation Using Diffusion Models https://ai.googleblog.com/2021/07/high-fidelity-image-generation-using.html Enhance! Google researchers detail new m
pohotos by Ronnie Macdonald 「AIが人間の仕事を奪う」と言われ始めてしばらく経ちますが、今や「幻滅期に入った」なんて言われ方もしています。おかげで僕は仕事を奪われることもなく、毎日満員電車に揺られています。奪う奪う詐欺もいいとこです。 そんなAIの発展にはもう少し時間がかかりそうな一方で、学べる環境は簡単に手に入るようになりました。触るなら、皆が幻滅しかかっている今な気もします。ということで、今更ですがAIの力を知るべく、ディープラーニングに触れてみることにしました。 いろいろ試したのですが、ここでは結果をメインに「無知の状態から勉強しても、ディープラーニングでこれぐらいは楽しめるよ」ということを伝えてみます。プログラムはお手本になるようなものではないので、見たい人だけに有料で公開してみます。 Kaggleでディープラーニングのお手並み拝見 最初にディープラーニ
ABEJA Advent Calendarの10日目です。 はじめにのはじめに 以下は、あくまでテストデータで上手く行ってるよという話で、本当にこれをやったら儲かるかというと、まだまだわかりませんのであしからず！あとネタがネタだけに、今回のはあくまで個人のやってみた記録であり、組織の取り組みとは関係ありません。 はじめに お金が欲しい！無限に寿司が食いたい！株で儲けたい！ 研究やエンジニアリングをしながら生きてく上で、将来のキャリアや技術スタックについて日々考えてるんですが、よくよく原点に立ち返るとそもそも技術スタックとかどうでもよくて、好きなものを作って漫画読んで生きていきたいんです。つまり結局、世の中は金なんですよね金。なので、何とかして寝てても圧倒的に儲かる仕組みを作りたい！そんな気持ちで私利私欲のために機械学習を使ったという記録です。 以下は、今回紹介する方法で実験したテストデータ
先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学
コロナ禍で国の役割が増し、ワクチン接種をはじめとするさまざまな施策を進める中で、世界中から注目が集めたのが台湾のシステムでした。それを主導したのが、台湾のデジタル担当大臣であるオードリー・タン氏です。そのタン氏は日本人のために「デジタルとITは別物」と説明したといいます。なぜ、タン氏はこの2つを分けて語ったのでしょうか？ 『まだ誰も見たことのない「未来」の話をしよう』より一部抜粋して紹介します。 オードリー・タン 台湾のデジタル担当政務委員（閣僚）、現役プログラマー。1981年4月18日台湾台北市生まれ。15歳で中学校を中退し、スタートアップ企業を設立。19歳の時にはシリコンバレーでソフトウエア会社を起業。2005年、トランスジェンダーであることを公表（現在は「無性別」）。アップルやBenQなどのコンサルタントに就任したのち、2016年10月より、蔡英文政権でデジタル担当の政務委員（無任所
自炊するな。ガチでやめろ。人生終わる。
引越しをするついでに自炊――家の本の電子書籍化――を行った。以下はその時の作業メモ、および深い後悔についての記録である。短くまとめると、絶対に自炊はしてはいけない。自炊をすると最悪死ぬ。 具体的な自炊の方法が知りたい方はすぐさましかるべき場所までスクロールすればよい。そうやってインスタントに情報を知っていればいいんだ！ ずっとそうしていればいい！ だが覚えておけ、Q. そうやって得た知識が何になるというんだ！ A. 知識になる 前書き 引越しをした。私は引越しを安上がりにするタイプで、おおむね宅急便 + 赤帽 + 自家用車による庶民的な引越しを行うことが多い。だが引越しの詳細についてはまた今度にしよう。 引越しをするついでに家にある本を大雑把に1. 重要な本、2. 持っておく本、3. くそどうでもいい本 の三つに分けた。 各カテゴリには、例えば次のようなものが含まれる。 重要な本 父親から
『できる逆引き Googleアナリティクス Web解析の現場で使える実践ワザ』全文公開の記事一覧（目次）- あの定番書がすべて読める！
Googleアナリティクスを使うすべての人へ。株式会社プリンシプル・木田和廣氏による最強の定番書『できる逆引き Googleアナリティクス 増補改訂2版 Web解析の現場で使える実践ワザ 260』の記事一覧（目次）と「まえがき」を掲載しています。 インプレスの書籍『できる逆引き Googleアナリティクス 増補改訂2版 Web解析の現場で使える実践ワザ 260』の全文Web公開について、書籍・著者の紹介と「まえがき」、記事一覧（目次）をまとめました。 企業のWeb担当者やデジタルマーケターのみなさんに向け、Googleアナリティクスの正しいノウハウと、本書の魅力を幅広く知っていただけるよう、著者の許諾のもとに無料で公開しています。以下のリンクから各項目にジャンプできます。 書籍について ※書影をクリックするとAmazonにジャンプします 1万人以上のWeb担当者に支持された定番書が大幅改訂
「データ分析の民主化」の在り方を、「社員全員Excel経営」が「社員全員データサイエンス経営」へと進化していった事例に見る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
以前こんな記事を書いたことがあります。 「社員全員Excel経営」で名高い、ワークマン社のサクセスストーリーを論評したものです。2012年にCIOに就任した土屋哲雄常務のリーダーシップのもと、取引データの完全電子化を皮切りに「全社員がExcelを使いこなして数字とデータで経営する」戦略へと移行し、社内のExcelデータ分析資格を一定以上取得しないと管理職に昇進できないとか、はたまた幹部クラスの企画・経営会議ではデータに基づかない議論や提案は相手にすらされないとか、「Excelを社員全員が使えるようになるだけでもここまで企業カルチャーは変わり得るのか」という事例のオンパレードで、関連記事や書籍を読んでいて舌を巻いたのを覚えています。まさしく「ワークマンのすごいデータ活用」だったのです。 一方、個人的に強く印象を受けたのが土屋常務が様々なところでコメントしていた「我が社には突出したデータサイエ
はじめに 前提 アメリカで働くためのビザ 業務経験 2023年のアメリカのテック業界の状況 具体的な就活のステップ ソフトウェアエンジニアのインタビューで求められることの抽象的な理解 レジュメ Job Descriptionから逆算してレジュメを作る 一枚におさめる 数字を用いてスケールとビジネスインパクトを示す なるべく隙間を埋める フォーマット添削ツールにかける レビューを受ける ネットワーキング・リファラル 応募する アメリカの就活はNumber Game 採用のトレンドを追う 時期を見計らう Linkedinで最新の求人を見つける方法 Promotedをすべて非表示にする "Most Recent"順にする 検索クエリを工夫する 設定をブックマークする 時間を決めて巡回する コーディングインタビュー対策 アルゴリズムの地図を脳内に作る 大学やCouseraでアルゴリズムの授業を取る
近年ではオンラインの翻訳サービスに機械学習が用いられるようになり、以前よりも格段に翻訳の精度が向上しています。2017年8月にサービスが開始された機械学習を用いたオンライン翻訳サービスの「DeepL翻訳」が、日本語と中国語の翻訳に新しく対応したとのことで、実際に日本語での翻訳機能を試してみました。 DeepL翻訳 https://www.deepl.com/translator DeepL翻訳が日本語と中国語を習得 https://www.deepl.com/blog/20200319.html DeepL Translator gets support for Japanese and Chinese languages - gHacks Tech News https://www.ghacks.net/2020/03/19/deepl-translator-gets-support-f
日本のウェブデザインの特異な事例
sabrinas.spaceより。 8週間もかからなかったはずのプロジェクト 日本のウェブデザインはどう違うのか? 2013年のRandomwireのブログ投稿で、著者(David)は、日本のデザインの興味深い相違点を強調しました。日本人はミニマリストのライフスタイルで海外に知られていますが、ウェブサイトは奇妙なほどマキシマリストです。ページには様々な明るい色(3色デザイン原則を破っている)、小さな画像、そして多くのテキストが使われています。2022年11月に撮影されたこれらのスクリーンショットで、自分の目で確かめて下さい。 ブログ投稿には、文化的専門家、デザイナー仲間、そして不満を抱く市民によって支持されている、考えられる理由がいくつか挙げられていました。 この理論が今でも正しいのか、また、もっと定量的なアプローチが可能なのか気になったのでやってみました。 私が見つけたもの 各国の最も人
さくらインターネットは3月10日、プログラミング言語Pythonの基礎が学べるというオンライン講座「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」を無料で提供すると発表した。新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、外出を控えている人向けに開講する。同日から申し込みを受け付け、16日から提供する。定員は100人（応募多数の場合は抽選）。 講座では、機械学習に必要なPythonの文法に加え、行列計算を行うライブラリ「NumPy」、グラフを描画できるライブラリ「Matplotlib」、データ解析を行えるライブラリ「Pandas」、画像ファイルを読み込むためのライブラリ「Pillow」、機械学習のフレームワーク「scikit-learn」の使い方を学べる。 さくらインターネットが構築・運用している、人工衛星が取得したデータを分析できるプラットフォーム「Tellus」も活用
AI搭載版『ポートピア連続殺人事件』が4月24日にSteamで無料配信決定、『THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』として名作ADVが蘇る スクエニAI部に経緯を訊いた
スクウェア・エニックスは、堀井雄二氏が手掛けた『ポートピア連続殺人事件』を題材に、先端AI技術を搭載したテックプレビュー『SQUARE ENIX AI Tech Preview: THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』を2023年4月24日にSteamにて無料配信すると発表した。また公式サイトをオープンしている。 AIの一分野である自然言語処理（NLP）の技術を使った「NLPアドベンチャー」と銘打っており、日英の言語に対応している。 「THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE」とは 『SQUARE ENIX AI Tech Preview: THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』（以下、THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE）は、『ドラゴンクエスト』シリーズで知られる堀井雄二氏が手掛けたADV
クックパッドを退職しました - 昼メシ物語
2024年1月末まで在籍していますが昨年12月に業務は終えていて、いまは有休消化期間中です。2010年から約14年間勤めてきた、自分の生き様そのものとも言えるクックパッドを離れるのには、表現しきれないほど大きく、複雑な思いがあります。 僕がこの14年間でやってきたことを振り返ってみます。 入社 クックパッドに入社した時は新卒3年目相当で、26歳でした。もともと料理と Ruby が好きで、当時まだ珍しかった Ruby on Rails でサービス開発をしているらしいという点や、当時からネットウォッチしていた @ryo_katsuma さんが所属していること、直属の上司の井原さんが転職したことが決め手になり、体当たりで飛び込みました。当時の僕はほとんど実績もなく、入れてもらえるかギリギリのところだったと思いますが、おそらく井原さんが頑張って交渉してくれたのだと思います。本当に感謝しています。こ
- はじめに - 9月くらいから趣味でフロントエンド周りをやっていたので、その勉強過程のまとめ。 何が良かった悪かったとか、こうすればよかったとか、所感とか。 - はじめに - - 前提 - - どんな感じで進めたか - 最初の開発 TypeScriptとNext.jsを使った開発 アプリ手伝いから自分のアプリ開発まで - できてないこと - - 所感 - - おわりに - - 追記 - - 前提 - 前提として9月頭くらいの私のフロントエンドに対する理解と技術的な知識はこんな感じ。 5年程前まではjQueryで謎のWebサービスや動きモリモリのプロフィールページを作ったりDjangoで研究室のWebサイトを作ったりしてた Railsチュートリアルはやったことある 仕事では普段機械学習モデル作ってるが、機械学習のデータやモデルの変更が及ぶ場合に既存のPHP、Railsアプリの改修をしたり、
データサイエンス・機械学習をやるためのエンジニアな本まとめ - 2019年版 - Lean Baseball
ここ1〜2年くらいで、業務やプライベートのデータ分析・データサイエンスで参考にした本（と一部本じゃないもの）をまとめてみました（注：もちろん全部読んでいます）.*1. なお, あくまでワタシ個人（@shinyorke）の見解に基づいた独自解釈であり、所属組織・チームの意向とは関係ありません（とだけ最初に断っておきます）. サクッとまとめると 「レベル感（はじめて・経験者）」だけででなく,「エンジニア面を鍛える or 理論を固める」の軸で考えると良い書籍・学び方に出会える確率上がる エンジニアでも理論でもどっちから初めても良い, がどちらかが得意な方が絶対幸せ（≒片方だけじゃお話にならない可能性） 個人的なオススメは「機械学習図鑑」「前処理大全」「機械学習のための特徴量エンジニアリング」そして「試して学ぶ機械学習」です. おしながき サクッとまとめると おしながき 対象読者&執筆者について
JavaScriptを遊び尽くす究極のWebサービス・ツールを厳選して大公開！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、JavaScriptを使ってとにかく遊んだり楽しんだりできるインタラクティブなWebサービスやツールを厳選してご紹介します。 ゲーム体験をしたり、アート作品を作ったり、JavaScriptで開発されたユニークなサービスを利用してじっくりと遊んでみましょう。 Webの楽しい世界にご興味ある方は、ぜひ参考にしてください！ ■リアルタイムにコードを書いて戦うオンライン対戦ゲーム 【yare.io】 世界中のプレイヤーと1対1で戦うゲームなのですが、その戦い方はJavaScriptのコードをリアルタイムに書き換えながら自機を操作するというのが大きな特徴です。 見た目は簡素なシューティングゲームですが、実はかなり奥深いストラテジーゲームみたいな要素が詰まっています。 ゲームの大まかな流れとしては、以下のとおりです。 JavaScriptで自機を制
１年以上インボイス制度対応をして、業務とシステムを踏まえて法整備がされるべきだと思った - SaaSベンチャーで働くエンタープライズ部長のブログ
受取請求書処理SaaSのプロダクトマネージャーとして、この1年以上プロダクトのインボイス制度対応を行ってきました。 請求書の受け取り、仕訳処理、支払処理などを行うB2BSaaSだったのですが、インボイス制度自体が非常に複雑で対応方法に非常に頭を悩まされてきました。 法制度自体が過度に複雑なため、業務もプロダクトの設計もユーザー体験も複雑にならざるを得ない点を感じました。 インボイス制度は増税観点で批判されることも多いのですが、業務自体の生産性やエンジニアの開発生産性にも影響を及ぼすと感じ、今回は法制度の複雑性に焦点を当てていきます。政治的な内容はあまり書くつもりはないのですが、昨今あまりに業務をおざなりにして法制度が作られることが気になるので課題意識を書いてみたいと思います。 インボイス制度とは インボイス制度によって業務負担が増える 適格請求書を逐一確認する業務負担が増える 適格請求書か
かれこれ三年以上ほぼ毎朝論文を読んでいます。 ほぼ毎朝、というのは本当にほぼ毎朝です。この三年のうち読まなかった日はワクチンの副反応でダウンしている日など、あわせて 10 ~ 20 日ほどでしかありません。この日課だけでも 1000 本以上は論文を読んだことになります。 論文読みの日課についての知見が溜まってきたのでこの記事で共有します。 主な想定読者は研究者と学生の皆さんですが、それ以外の論文読みに興味のある皆さんにも有用な情報が詰まっているはずです。 日課の流れ Readable について 🧐 論文の選び方 自分の研究内容と直接関係あるものを読む（特におすすめ） 完全にランダムに選ぶ 被引用数の多い順に選ぶ（特におすすめ） トピックごとに重要な論文を読んでいく 研究者ごとに論文を読んでいく 📝 論文メモの書き方 ⏳ 時間を計測する 🤗 論文メモを公開する 📜 表現集の作成 🔨
はじめに システム作ってるとかライブラリ作ってるみたいなある程度Pythonを綺麗に1書くことが求められる方々に向けた記事です。 (機械学習系のライブラリを使うためにPython書いてる方とか、初学者の方にはちょっとあわないかも知れません) 綺麗に書くための作法の難しさって共有が面倒なところだと思うんですよね。その書き方は間違いじゃない、間違いじゃないけどもっといい書き方があるぞみたいなやつってなかなか指摘し辛いですし、じゃあ1人に対してレビューしたら他のメンバーにはどう伝える？そもそも伝える必要？俺の工数は？みたいになりがちです。 一番いいのはこういう時はこう書く！みたいなドキュメントを作って「ドキュメント違反です」ってレビューをしてあげることなんですが、まーそれもそれで超面倒じゃないですか。なのでこの記事がそのドキュメントの代わり、とまではいかなくとも礎くらいになればいいなと思って書き
競技プログラミングの在り方 ～「競技プログラミングを我々が終わらせる」を受けて～ - chokudaiのブログ
nuc.hatenadiary.org 競技プログラミングについての言及があったのですが、バズってる＋競技プログラミングについて、納得がいかない記述がかなり多く見受けられたので、反論記事を書きました。 自己紹介 競技プログラミングの日本最大企業「AtCoder」の社長を9年間続けています。競技プログラマとして、2010年から毎年1つは世界大会で入賞しています。 完全に競技プログラミング支持側の意見なので、ポジショントークを出来るだけ排除しようと心がけているものの、完全に排除することは多分出来ていないため、多数の意見と比較してもらえると幸いです。 競技プログラミングとGoogle まずは肯定的な所から。 Googleに入るためには、競技プログラミングではなく、Googleに入るための勉強をするべき、という点に関しては、間違いなく正しいです。特にAtCoderの競技プログラミングは、常日頃から
普通のコードエディタに見えて実は壮大なゲーム(MMORPG)画面の「CyberCode Online」で遊んでみた！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、どこからどう見てもごく普通のコードエディタに見えて、実はマルチプレイ可能なMMORPGというジャンルのゲームが遊べるちょっと変わったWebサービスをご紹介します。 見た目はVisual Studio Code風の画面レイアウトなのですが、本格的なテキストベースのMMORPGになっていて、友人・知人と一緒に敵と戦いながらプレイヤーを成長させていくことができます。 第三者から見るとゲームで遊んでいるとは思われないのも1つの特徴になっています。 【 CyberCode Online 】 ■「CyberCode Online」の遊び方 それでは、最初に「CyberCode Online」をどのように遊ぶのか詳しく見ていきましょう！ サイトにアクセスすると、ごく普通のコードエディタが表示されるのですが、プログラムをよく見るとsignUp()関数が
身につまされる英語力問題。手っ取り早く英語を習得するなら海外に行ってしまうが最善なはずですがこのコロナ禍、身近なところで英語に触れつつ技術も勉強したい？といえば、動画です。 10 Developers You Should Follow to Improve Your Skills (スキルを上げるための、フォローすべき開発者10選) という記事があったので10人をまとめた。プラスオマケ。それぞれ実際に動画を見てみての補足付き。 1. Ben Awad (ベン・アワド) ソフトウェア開発者。React、React Native、GraphQL、Typescript、Node.js、PostgreSQL、Python、その他あらゆるコーディングについて紹介。React.jsやGraphQLの開発者にお勧め。ビッグ／テック コーディングインタビューの準備を手ほどきしている。「アルゴリズム形式の
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、フロントエンド開発者およびこれから学習をしようと考えている人に最適な無料リソースを厳選してご紹介します。 学習コンテンツばかりでなく、開発に便利なサービスやツールなども紹介しつつ、初心者から中級者くらいまで役に立つドキュメントもまとめています。すべて無料なのでWeb開発にご興味ある方はぜひ参考にしてみてください！ ■何を学習したらいいのかをロードマップで確認する 【 Developer Roadmaps 】 フロントエンドの学習といっても意外に広範囲なので、まずは何から勉強をすればいいのか迷う人も少なくありません。この「Developer Roadmaps」はWeb開発者が勉強するための学習内容をロードマップとして無償公開しています。 さまざまな種類が用意されていますが、例えばフロントエンドの場合は以下のような感じです。 有名なロードマ
2020年はペパボに9人の新卒エンジニアが入社しました。今年も新卒エンジニアを対象に、3ヶ月に及ぶエンジニア研修を開催しました。 本エントリでは、研修の全体像のご紹介や、研修で利用した各資料を公開します。また、領域別に研修担当者より概要の紹介をします。 新卒研修の資料作成を担当している方や、新卒・中途問わず、新しい領域にチャレンジしたいエンジニアの方はぜひご覧ください！ GMO ペパボの研修 GMO インターネットグループでは、毎年 GMO Technology Bootcamp(以下、GTB) と題して、グループ全体のエンジニアとクリエイター(デザイナ)が集まってプロダクトを作っていく上で必要となるベースラインの技術を学ぶ研修を行っています。 GMO ペパボの新卒入社のメンバーは今年から本格的に GTB に参加しました。新卒メンバーが参加するなら、と講義の内容の作成や講師としての参加につ
計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
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自社開発メガベンチャーをわずか半年で鬱退職した雑魚エンジニアの話｜JoanOfArc
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