もう見た？GitHub最新人気リポジトリTop25総覧【2017年9月版】｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
もう見た？GitHub最新人気リポジトリTop25総覧【2017年9月版】 GitHubで直近1年に作成されたリポジトリの中から、スター数が多いリポジトリ上位25個を収集！読み物からソースコードまで、皆さんの開発に役立つ要素満載です！ 世界中の開発トレンドはGitHubにあり。 今回は直近1年に作成されたリポジトリの中から、スター数が多いリポジトリ上位25個を収集し、ジャンル別に整理しました。また、より内容を把握しやすくするため、各リポジトリの概要も記載しています。 上位にはソースコードだけでなく、開発に役立つ読み物系のリポジトリも多数。ぜひ参考にして、あなたの開発をブラッシュアップしてください。 読み物 Roadmap to becoming a web developer in 2017 Best websites a programmer should visit The Syste
文系がゼロから統計を勉強するときに最初の１年で読むべき本 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
最初の１年で読むべき本を考える 私の統計学の理解はまだまだ初歩レベルに留まっていますが、昨日飲んでる時に「初心者向けの統計の本ってどういうのが分かりやすいですか」というようなことを訊かれて、「俺に訊かれてもあまり参考には……」とか思う一方、まだ初歩レベルの位置にいる人間だからこそ言える「この本が分かりやすかったよ論」ってのもあるよなと思ったので、現時点での読書感想みたいなものをメモしておきます。一昨年、統計の勉強を始めた頃の自分にむかって書いてる感じです。 理系の人とか、ある程度統計の理解ができている人からみれば、「本質的な理解のためにはもっと難しい本がいいよ」ってなるかも知れませんが、「いやそんな難しいの勧められても独学のモチベーションが続かねーよ」っていう立場でまとめておきますｗ ここでは、 統計の勉強はしたことがなく、標準偏差とか言われても意味分からない プログラミングも全くわからな
Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
この数年人工知能バブルかってぐらい人工知能関連本が出まくっていて、最初の頃は律儀に一冊一冊読んでいたもんだが、だんだん飽きてきた(そりゃ読みまくってるんだからそうだ)。やれ人工知能に仕事が奪われるだとか奪われない仕事はなんだとかの話は定番だが、定番すぎてそうそう新しい解釈が出てくるわけではない。消える仕事は消えるし、残る仕事の分野もだいたい明らかになってきている。 とはいえそれでも読んでいると「おお、これは視点が良いな」と思えるものもあり、そういうのは読んでいて楽しい。その書き手はやっぱり基本的には専門的な知識を持っている人たちだ。認知ロボット工学者であったり、AI研究所に勤めていたり、機械学習の専門家だったりする。最後のはまた特殊事例といえるが、本稿ではそうした人工知能本飽きた僕の中で記憶に残っている本をいくつか紹介してみようと思う。 まずは基本的なところを教えてくれる一冊 シンギュラリ
このあいだ、GAFA数社のコーディング面接を受けて全落ちしました。後続のため、オンサイト面接がこんな感じだったよ、というのをストーリー風に仕立てて公開します。問題と会話はダミーですが、雰囲気はかなり近くできたと思います。なお実際の会話はすべて英語で、バーチャルでの実施でした。 メイン問題はLeetCodeのNo.1472をもとに作成。 https://leetcode.com/contest/weekly-contest-192/problems/design-browser-history/ ちなみに「ぼく」はIQ+30くらいの設定です。それではどうぞ。 入室と自己紹介 面接官「やあ！わたしはシンディ。会えて嬉しいよ！」 ぼく「こんにちは、シンディ。ぼくはyambe2002。調子はどう？」 面「超いい感じだよ。きみは？」 ぼ「ぼくも超いい感じさ」 面「それはよかった。わたしは部署Aのソフ
ゆうべ、そろそろ寝ようかなと思っていたらものすごいものが投下され、興奮して結局3時半まで起きてしまいました。 ということで、昨晩公開された「AIきりたん」こと歌声合成エンジンNEUTRINO1について（今の興奮をあとで思い返すためにも）書いておきます。 AIきりたんとは とりあえずこれを聴いてみてください。 これが合成音声か！？と思ってしまうような仕上がりですが、これがAIきりたん……歌声合成エンジンNEUTRINOによって生成されたきりたんの歌声です。 NEUTRINOはSHACHIさん(@SHACHI_KRTN)によって製作されたフリーウェアで、昨晩公開されました。その標準の同梱ライブラリの1つが東北きりたんのものなので、そちらのことが「AIきりたん」または「AIシンガーきりたん」と呼ばれているというわけです。 ニューラルネットワークを用いた歌声シンセサイザー【NEUTRINO】を公開
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説Python機械学習DeepLearningTensorFlow これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰
ソフトウェアエンジニアの間でも一般的な言葉になった「機械学習」。本書では、その機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理し… オライリージャパンさんからは、売れ行きがとてもいいという話を伺っており、これで新しいノートPCを買う足しになるかなぁと思っています。 物理本については少数ですが、Cloudera World Tokyo2017で限定販売されるそうです。CWT2017申し込みが始まったので、物理版がほしい方は申し込むとよいんじゃないでしょうか。 書評もいくつか届いており、勝手ながら紹介させていただきます。
2019夏、先輩が若手に贈る「お世話になった技術書60選」- 入門からガチまで – | DevelopersIO
「この本にはお世話になったなぁ〜」 「今でもたまに読み返してます」 「マジでめちゃめちゃ影響受けた」 「そう、こいつが俺のエンジニア人生を変えやがったんだ...」 ↑「こんな本を紹介してください！」と社内チャットで投げてみたら、すんごいことになったのでそのリストをシェアさせていただきます。 ※推薦理由はあくまで推薦者による個人的な意見や思い入れたっぷりなので、それを踏まえてお楽しみください。 目次 アプリケーション/プログラミング ドメイン駆動設計 Java言語で学ぶデザインパターン入門 Pro Git BINARY HACKS Effective Java リバースエンジニアリング―Pythonによるバイナリ解析技法 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 リーダブルコード メタプログラミングRuby 第2版 Head First デザインパターン テスト駆動開発 C
Photo by Oferico 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について勉強したことはありますか？そして、基本的なアルゴリズムについて、どのようなものがあって、どのようなときに使うとよいかといったことを説明することができますか？ 仕事をしていると、プログラミング言語等の勉強や業務に忙しくて、正直アルゴリズムどころではないという場合がほとんどでしょう。しかし、いつか勉強しようと思っていたけど、基本的なアルゴリズムにどんなものがあるのかなんて今更聞けないな……ということもあるかと思います。 今回はそんな方に向けて、基本的なアルゴリズムの一部の概要に加え、アルゴリズムの勉強に役立つサイト、書籍をご紹介したいと思います。 ■アルゴリズムを学ぶ意味 例えば、ソート等については、通常はすでにソート関数があるので、自分で作らなくても済む＝アルゴリズムも勉強しなくていいと思ってしまうかもしれません。しか
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは（2017年夏版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書
2017/07/20 追記 本記事の内容に関してTwitter・メールで問い合わせをいただきますが、全員に対して返信を差し上げることが出来ないため、VALU保有者優先で相談を受けます。 valu.is 対象読者 自前のデータでディープラーニングを体験したい人 tensorflowなどのチュートリアルまでやったが、その次の道が見えない人 株価の予測に興味がある人 はじめに こんにちは。あんどう（@t_andou）です。 最近、人工知能の技術の一種「ディープラーニング」に注目しています。 ディープラーニングとは、簡単に言うと「これまでは人間が教えていた『特徴』を機械が勝手に見つけてくれる」ものらしいです。 最初は画像処理系のプログラムで遊んでみました。 ディープラーニングという言葉はよく耳にするようになってきましたが、何ができるかわからなかったので、まずは体験するためにまずはディープラーニング
はじめに エンジニアやデータサイエンティストの人材育成のためのオープンソースな教材を探していたらMicrosoftがGitHubでかなり質の高い教材をweb開発、データサイエンティスト、機械学習、IoTの四項目を対象に提供してるのを発見したため共有したいと思う。 正直、マイクロソフトと聞くとGoogleやらFacebookに比べていけてないイメージを持っていたけど、実際にMicrosoftのGitHubレポジトリを見て、彼らはここ数年で大きく変わったように思える。特に人材育成や学習教材に関しては世界一かもしれないなんて思っています。本記事では筆者が自信を持っておすすめするMicrosoftのオープン教材を紹介するのでぜひ自身の勉強や人材育成に生かしてもらえれば本記事を執筆した甲斐があります。（もちろん僕がお勧めしているだけでなくてGitHubのスター数も多く世界的に認められています！） こ
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ 機械学習を学ぶために、まず知っておきたいPythonライブラリを、機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典さんに厳選し、そのエッセンスをつづってもらいました。機械学習入門に向けたスタートアップガイドです！ こんにちは。機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典（かわい・しゅんすけ／ @vaaaaanquish ）です。 近年の機械学習関連の開発では、多くの場合Pythonが用いられます。 本記事は、「機械学習をこれから初めてみたいけど何から始めればいいか分からない」「基本のキから学びたい」という方に向けて執筆しました。プログラミング言語「Python」の中でも、特に機械学習における使用頻度の高いライブラリを厳選し、その解説を目的としています。 「この記事の内容に沿ってPythonを学習すれば、機械学習エンジニアとして入
LINE 桜川さんの話す「もっと読んでもらうための工夫」が実用的すぎてめちゃいい #AWAsia #LINE_AWA - @d_tettu blog
2018年5月14日〜16日に、東京ミッドタウンで開催されているAd Week Asia。会社の偉い人から関係者向けのチケットをもらったので行ってきました。 何を聞こうかな〜とパンフレットに目を通していたら「スマホ時代のコンテンツデザイン」なる講演を発見。LINE・桜川さんのお話がめちゃ良かったのでメモを残しておきます。 こんな風に「より届けるべき人に届ける、よく読んでもらうために何をするべきか？」を考え続けてるのいいな〜。みんな読んでね。 ちなみにほか記事は以下 Googleは、機械学習でどうマーケティングを変えようとしているのか #AWAsia - @d_tettu blog 6秒でメッセージを届ける方法とはーーYouTube動画広告の効果的な作り方 #AWAsia - @d_tettu blog 「伝える」は奥が深い。メディア編集者3人が語る”これからのストーリーテリング” #AWA
ZENRINを廃した新Google Mapsは自動運転とは基本的に関係がない - Code for History
2019年3月21日、突然姿を見せた日本でZENRINを廃した新Google Mapsは、一部で見られた地図の劣化とあわせ、驚きをもって受け止められました。 www.itmedia.co.jp それと同時に、今回の新Google Mapsの変化が大きく道路形状などに現れたことを受けて、 今回の新Google MapsでZENRINを切った理由は、建物重視のZENRIN地図から、自動運転を見据えた道路中心地図への転換を意図したものだ という意見が多く散見され、また高い評価を受けたりしているのを見ました。 一例を挙げるならば、（このツイートの投稿者さんには指摘をして理解いただき、意見交換などもできたので決して晒す意図ではないのですが）以下のツイートなどです。 Googleマップがゼンリンを切ったのは大正解です。今まで日本の地図は建物が中心に描かれていましたが、グーグルは道路を中心に描き換えまし
運動不足だ。もともと運動が苦手なくせに、外に出なくなったのでたちが悪い。ひどい時は1日30歩しか動かないし、歩き方を忘れてしまいそうである。体重は増加の一途を辿り、腹をつまむと見慣れぬ脂肪がぷにっと浮き上がった。君、いつの間に生まれたんだ。 というわけで買った。 エアロバイクである。フィットネスバイクとも呼ばれる。自転車のように漕ぐあれだ。色のクセが強すぎるのは安かったのと、他のバイクはどれも品切れだったからである。皆考えることは同じらしい。 早速漕いでみる。 ああ… 続かねえ。 全然続かねえ。漕いだ時間より組み立てる時間の方が長かった。かつてランニングも筋トレも、フィットネスゲームだって続かなかったのに、ただ漕ぐだけの運動が続くはずもない…。 申し遅れましたが、ライターの岡田悠と申します。趣味は旅行です。最近趣味が消滅しました。 そう、そもそも本当だったらGWは旅行に出かけていたはずだっ
こんにちは、技術部 高井です。 春といえば、フレッシュマンの季節ですね。このブログを読む方の中には、明日からエンジニアとして新社会人になるという方もいらっしゃるのではないでしょうか。クックパッドでも新しい仲間を迎えるための準備をしていたところで、その準備の一環として「新卒ソフトウェアエンジニアのための技術書100冊」というものを作成しました。 この100冊は、職業ソフトウェアエンジニアとしてキャリアを積むにあたって、読むべき技術書に悩んだら、まずはこのリストから選ぶとよいのではないでしょうかという提案です。 リストに多少の趣味や主張がはいっているのは、まあご愛嬌ということでお許しいただければとおもいますが、職業プログラマとして知っておくべき知識を網羅できるように心がけました。古典と呼ばれる名著についてはできるだけ取りいれ、独習が難しい難解なコンピュータサイエンスの教科書は避けています。これ
シリコンバレーから失意の帰国をした十年選手のITエンジニア、生き残るため大学院で情報科学を学ぶ - Findy Engineer Lab
はじめまして、白山文彦（@fushiroyama）と申します。 インフラエンジニアとして5年、ソフトウェアエンジニアとして7年ほど働いて、現在は多国籍企業でクラウド関連の仕事に従事しています。 今年に入ってから、会社員としてフルタイムで勤務しながら、大学院の博士前期課程（修士課程）で情報科学を学んでいます。 この記事では、ITエンジニアとして10年以上もご飯を食べていながら、どうして今になって大学院生という道を選んだのか。業務で身についたものと、大学でしか学べないものとの違いは何なのか。そして最後に、それをどのように今後のキャリアにつなげていこうと考えているのか。そのあたりの葛藤や心の動きをシェアできたらなと考えています。 社会人大学院について 理系技術者は米国で圧倒的に尊敬されている 米国のエンジニアと日本のエンジニアの違い 学位と職業に強い関連がある米国 年齢に関係なく学位を目指すのが
楽曲を最大5トラック（ヴォーカル／ドラム／ベース／ピアノ／その他）に分離できる無料のオーディオ分離ツール「Spleeter」公開 - amass
楽曲を最大5トラック（ヴォーカル／ドラム／ベース／ピアノ／その他）に分離できる、高速かつ無料のオーディオ分離ツール「Spleeter」が公開。音楽ストリーミングサービス「Deezer」のエンジニアリングチームが開発。機械学習によって楽曲を分離するツールです。 「Spleeter」には、3つの事前トレーニングモデルが付属されており、以下の3タイプへの分離が可能になっています。 2つ（ヴォーカル／その他の伴奏） 4つ（ヴォーカル／ドラム／ベース／その他） 5つ（ヴォーカル／ドラム／ベース／ピアノ／その他） 実行例： https://waxy.org/2019/11/fast-and-free-music-separation-with-deezers-machine-learning-library/ 「Deezer」内の紹介文 https://deezer.io/releasing-sple
「人工知能」ブームに乗り遅れた！という方々に捧げる人工知能（機械学習）まとめ記事 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: A Health Blog via Visual Hunt / CC BY-SA) 「人工知能」ブームが本格化してまだほんの数ヶ月だと思うんですが、気がついたらTV含む大手メディアが皆こぞって毎日のように「人工知能」を取り上げ、あまつさえ政府や与党の諮問会議でまで「人工知能」の語が飛び交う有様で、一体何をどうしたらこうなるのか僕には全く分かりません（汗）。 とは言え、実際にビジネスの現場でも「人工知能」への期待感が日に日に高まり続けているのは事実で、例えば友人知人の経営者との酒席でも「最近人工知能ってめっちゃくちゃ流行ってるじゃん、あれって実際どうなの？本当に役に立つの？今からでも人工知能事業に参入すべきなのかな？それとも俺たちあいつらに滅ぼされちゃうの？」みたいなことを聞かれることが多いんですよね。 ということで、そういう「人工知能」ブームに乗り遅れたけれど
オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。初心者がつまずきやすい点を先回りして説明・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある
QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,機械学習,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画,サイトを紹介/金融工学x機械学習ブログ運営700記事 quantcollege.net /C++/Python/Julia/Rust/Amazonアソシエイト参加中 note.com/quantdeveloper QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。 cauldron.sakura.ne.jp/thinkpython/th… ・初心者がつまずきやすい点を先回りして説明 ・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある pic.twitter.com/RPX57PNyn
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
やる夫で学ぶ機械学習シリーズ · けんごのお屋敷
これは、機械学習に関する基礎知識をまとめたシリーズ記事の目次となる記事です。まとめることで知識を体系化できて自分自身の為にもなるので、こういうアウトプットをすることは大事だと思っています。ただ、普通にブログ記事を書くのも面白くないので、ちょっといつもとは違う方法でやってみようというのが今回のシリーズ記事。 2 ちゃんねるのキャラクターが登場人物として出てきて、彼らが会話して話が進んでいく「やる夫で学ぶシリーズ」という講義調の形式のものがあります。個人的にはやる夫で学ぶシリーズや 数学ガール のような会話形式で話が進んでいく読み物は読みやすいと思っています。さらに、先日みつけた やる夫で学ぶディジタル信号処理 という資料がとてつもなくわかりやすく、これの真似をして書いてみようと思い至りました。記事中のやる夫とやらない夫のアイコンは http://matsucon.net/material/m
［37選］機械学習ライブラリやフレームワークは？ 国内AI活用サービスのアーキテクチャを大調査！ Webのアーキテクチャ大調査の第二弾は「AI活用サービス」編。プログラミング言語や機械学習のライブラリをはじめ、フレームワークやツールの選定・設計もサービスによって異なります。ぜひ参考にしてください。 2017年4月に掲載したアーキテクチャ大調査の第二弾！ 今回は、人工知能（機械学習、深層学習、画像処理など）を活用したWebサービス・アプリを提供しているベンチャーを中心に、36のサービスで使用されているプログラム言語やフレームワーク、その他さまざまな開発ツールなどをヒアリングのうえまとめました。選定理由を記述いただいた12のサービスでは、それもあわせて紹介しています。 前回との違いは、当然ですがTensorFlowやKerasといった機械学習のライブラリが挙げられていること。また、技術領域もH
コンピュータサイエンスが気になるプログラマに勧める書籍リスト - Rubyist Magazine 第61号 巻頭言
コンピュータサイエンスが気になるプログラマに勧める書籍リスト Rubyist Magazine 第 61 号をお届けします。 （今回は内容に合わせて文体を変えております。ご了承ください。） さて、コンピュータサイエンス（以下「CS」）は知らないけど日々プログラミングしている、というプログラマの方はたくさんいらっしゃるかと思います。 そんな方でも、ふとCSを知ってる方がいいのかなとか、CSも知らないとまずいのかな……などと思い、改めて勉強してみたいけどとっつきが悪いとか、うっかり手にとったCSの教科書が何を言ってるかさっぱりで10秒で閉じた、という方もいらっしゃるかと思います。 それでもCSが気になるので、「本腰を入れて勉強をする前に、どういうことをやってるのか眺めてみたい」くらいの温度感の方向けに、CSに隣接するジャンルで、職業プログラマや趣味プログラマの人なら読めそうな書籍のリストを作っ
ゴリゴリの文系がＡＩをほぼ独学した半年 - Qiita
ゴリゴリの文系（偏差値４０前半）がAIを学んだ半年 どうも、ゴリゴリの文系です。 商業高校卒業したあと、文系学部にいったので、そこらへんの文系とは格が違います。 文系界のサラブレットです。 肝心な数学力ですが、高校で数学Aまで勉強して、大学で数学入門とっただけです。 つまり、戦闘力0.1ぐらいです。 これから勉強する人に向けてポエムをつらつらと書いていきます。 やってきたこと 実装から始めたい人はある程度参考になるかと。 理論から始めたい人は微積、線形代数、確率統計の基礎を習得してからcouseraに行くのが良いのではないでしょうか。（個人の感想です。） 独学はモチベドリブンでやんないとしんどいので自分でカスタマイズしていってください。 0ヶ月目 会社の研修でプログラミングの基礎を習得。 ここでJavaを勉強してそこそこ組めるようになりました。 研修が終わってから2日くらいかけて、pyth
日本語形態素解析の裏側を覗く！MeCab はどのように形態素解析しているか - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、買物情報事業部の荒引 (@a_bicky) です。 前回、「検索結果の疑問を解消するための検索の基礎」で単語単位でインデキシングする前提で説明しましたが、今回は文などを単語単位で分割するために使う技術である形態素解析について触れます。 形態素解析器には色々ありますが、中でもメジャーと思われる MeCab の仕組みについて説明します。 MeCab の解析精度を上げるために辞書に単語を追加したことのある方もいると思いますが、動作原理を理解することで単語を追加する際に適切な生起コストを設定できるようになったり、学習の際に適切なパラメータを設定できるようになったりするはずです。 なお、MeCab は汎用テキスト変換ツールとしても使用できます が、簡単のため MeCab + IPA 辞書のデフォルト設定前提で説明します。 アジェンダ 形態素解析とは MeCab における最適な解析結果の推
はじめに 今回は、ウェブを通じて無料で読むことができる統計に関する書籍を紹介したい。英語で書かれた本が多いが、日本語で書かれた本も若干ある。 入門書 まず、統計の初学者のために書かれた入門書を紹介したいと思う。 福井正康 (2002). 『基礎からの統計学』基礎から扱っている統計の入門書である。統計を扱う際に必要となる場合の数、確率などについて詳しく説明している。理解を助けるための演習問題とその解答がついている。統計処理用のソフトとしてはExcelを使っている。同じサイトに社会科学系の学生向けの数学の教科書もある。 小波秀雄 (2013). 『統計学入門』基礎から扱っている統計の入門書。内容としては、記述統計、確率、確率分布、簡単な推定・検定、相関と線形回帰などがある。確率や確率分布などの理論的な話が占める分量が多いので、分量のわりには、具体的な統計手法はあんまり載っていない。もちろん理論
Mic King @iPullRank Ok, let's get this party started! A couple weeks ago I said I was publishing the most important thing I ever wrote. I was wrong. Documentation related to the Google Search algorithm leaked and I spent the weekend tearing it apart. ipullrank.com/google-algo-le… ✌🏾 2024-05-28 11:10:19 数週間前、私はこれまで書いた中で最も重要なものを発表すると言いました。それは間違いだった。 Google検索のアルゴリズムに関するドキュメントが漏洩したため、私は週末をかけてそれを徹底的に調
ユヴァル・ノア・ハラリ、オードリー・タン対談「民主主義、社会の未来」全和訳 | AI新聞 | exaBase コミュニティ（エクサベースコミュニティ）
iStock:NicoElNino We translated RadicaxChange’s original article “To Be or not to Be Hacked? The Future of Identity, Work and Democracy.” Into Japanese with the permission of Audrey Tang and Michael Zur of Yuval Noah Harari International Office. This is an abridged version of the whole conversation. The whole conversation is available as a YouTube video. イスラエルの歴史学者ユヴァル・ノア・ハラリ氏と、最先端のコロナ対策で一躍世界の注目
文系パパエンジニアが放送大学等でコンピュータサイエンス・数学を学んで理系学士を取りに行く話 - とあるCS学徒のブログ
※取りに行く話なのでまだ取ってません。 界隈ではコンピュータサイエンス（以下CS）を学ぶことが流行っていますが、これはとあるパパのとある一例です。どなたかの参考になれば。 こちらの通り申請致しました。 https://t.co/IDkVJAWjc2— Y (@wbspry) 2021年2月13日 誰？ 事の経緯 なぜ大学でCS・数学を学びたいのか CS系学位を課す外資大企業たち CSできるマンへの憧れ 立ちはだかる数学の壁 dynamicなものよりstaticなもの ところで、CSって何？ 選択肢と選択 なぜUoPeopleではなかったか 週次の人巻き込み課題が大変そう 単位移行が可能なのか（※当時は）よくわからなかった とはいえ なぜ帝京理工通信ではなかったか なぜJAISTではなかったか 学位授与機構との出会い 新しい学士への途（単位累積加算制度）とは 学位取得までの流れ そして単位集
Pythonで仕事をする人のための書籍まとめ2021 - 学習, 業務効率化, アプリ開発からデータサイエンスまで - Lean Baseball
2020年も多くの素晴らしい技術書がたくさん出ました. その中でも（昨今のトレンド・流行りも手伝ってか）Python本の多さ・充実度合いは目立つものがあります. （このエントリーを執筆した12/19時点で）Amazonの本カテゴリで「Python」と検索すると1,000件以上出てきます*1. これだと目的の本にたどり着くだけで疲れそうです. このエントリーでは, 主にPythonを学びたい・現在使っている方 手元の業務を効率化したり, RPAっぽいことをやりたい方 エンジニア・データサイエンティストとして業務や趣味・個人開発をされている方 を対象に, 今そして来年2021年に読んでおきたいPython関連書籍（と抑えておきたいサービス） をエンジニアでありデータサイエンティストである私独自の視点で紹介します*2. なおこのエントリーはこのブログで例年執筆している「Python本まとめ」の2
社内SlackやTwitterなどで、自分が新しいことを学ぶ時に実践していることを書いたりしていたのだが、今日メンバーと1 on 1をしていて、あらためて新しいことの学び方について訊かれたので、ブログにも簡単にまとめておく。 まず前提として、学ぶ対象の「新しいこと」とは何かについて述べておく。ここでいう新しいこととは、研究やイノベーションに関することではない。そういうのは、ググっても出てこないレベルの新しさなので、このエントリで述べる対象ではない。ここでいっているのは、自分にとって新しい知識であり、かつ、既に一定の蓄積があるような内容のことである。 それをひとことでいうと、入門書があるような領域ということになる。たとえばプログラミング言語はメジャーなものはたいてい当てはまるし、DockerとかKubernetesのような技術要素も入門書があるし、もっと広く学問一般についても当てはまる定義で
こんにちは。夏休みの最終日に宿題をやる派のひろゆきです。 ネットで暇つぶしにニュースサイトを見てる人も多いと思うんですが、「新しい知識を得る」ってエンタメなんですよね。 ってことで、ネットには無料でいろいろ覚えられるサイトがあったりするんですが、マサチューセッツ工科大学とか、ハーバード大学とかがやってるedXの機械学習のコースとか試してみたんですが、20分ぐらいで飽きちゃったりして、宝箱を開けたりとか別の事はじめちゃうんですよね。 Machine Learning https://www.edx.org/course/machine-learning-columbiax-csmm-102x-4 んで、スタンフォード大学やコロンビア大学が授業を公開してたりするCourseraに、Googleが提供してる機械学習のコースがあるのですね。 ちなみに、二日前から東京大学もコースを提供しはじめてます
はじめに もともとふつうのベンチャーでしたが、2014年に量子コンピュータにピボットしてからはすくすく会社が育ち、向いてることをするのは大事だなと感じてます。 Qiitaはポエムを書かないといけないらしい（多分）ので。おそらく日本初の量子コンピュータベンチャーとしてまず五年目までに気づいたことを書いてみます。 もともとはデザイン会社 もともとうちの会社はデザイン会社でした。出身が建築事務所だったので、そのまま2009年に独立してデザインをしてました。建築時代はphotoshop+autocadを使っていました。イラレはいまだに苦手です。 前の建築事務所は隈研吾建築事務所というところで、青山の美術館の設計や中国のアリババの社屋のコンペなどを主にしていました。 建築は当時CGパースも仕事がたくさんありましたので、CGのモデリングやレンダリングをやりながら当初は生計を立てていました。ただ、リーマ
米Amazon.comは11月26日（現地時間）、社内エンジニア向けに提供している機械学習講座を、AWSトレーニング経由で無償で一般公開すると発表した。 コースには開発者向け、データサイエンティスト向け、データプラットフォームエンジニア向け、ビジネスプロフェッショナル向けがあり、各コースに入門編と上級編がある。全部で30件以上、合計で45時間以上のコースで、「Amazon Polly」や「Amazon Recognition」などを含む、機械学習全般を学べる。 関連記事 Apple、女性起業家養成キャンプへの参加者募集開始 Appleが、アプリ開発で起業を目指す女性のための養成キャンプ「Apple Entrepreneur Camp」を立ち上げた。本社キャンパスのテクノロジーラボで2週間、エンジニアや幹部の指導を受けられる。 Alexaスキルで使える音声増やす「Amazon Polly」
【20選】俺が唸ったOSS・GitHubリポジトリ！Web企業で働くエンジニア達に聞きました - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
【20選】俺が唸ったOSS・GitHubリポジトリ！Web企業で働くエンジニア達に聞きました さまざまな企業のエンジニア20人に、リポジトリの中から「これは素晴らしい」「他のエンジニアにもぜひ使ってほしい」と思うものを紹介してもらいました！ GitHub上に存在するリポジトリや、その他の場所に存在するものまで、オープンソースソフトウェア（以下、OSS）は世の中に星の数ほど存在します。利便性の高さから世界中の開発者が利用していますが、反面その種類の多さから、どれを使ったらいいのかわからないという方もいるでしょう。 そこで本企画では、企業のエンジニア20人に、さまざまなリポジトリの中から「これは素晴らしい」「他のエンジニアにもぜひ使ってほしい」と思うものを紹介してもらい、その理由を解説していただきました。 使って便利なだけでなく、コードを読んで技術研鑽に活用するもよし。ぜひご一読あれ。 ※各カ
女子高生が開発した「負のSNSスパイラル」から抜ける勉強アプリの話と、広告収益120万円の「zipアプリ」開発者が語る、チャットサポート3つのメリット | アプリマーケティング研究所
女子高生が開発した「負のSNSスパイラル」から抜ける勉強アプリの話と、広告収益120万円の「zipアプリ」開発者が語る、チャットサポート3つのメリット 2名の個人アプリ開発者を取材しました。（「個人開発者特集2017」の第二回です） <目次> ・女子高生アプリ開発者（当時）が、対スマホ兵器の「勉強アプリ」をつくった理由。 ・収益120万円の「zipアプリ」開発者が語る、チャットサポート導入3つのメリット。 １、女子高生アプリ開発者（当時）が、対スマホ兵器の「勉強アプリ」をつくった理由 ※大学生アプリ開発者の羽柴彩月さん、慶應大学2年。 羽柴さんが「つくっているアプリ」について教えてください。 高校1年のときにアプリ開発をはじめて、高校2年になって「STUGUIN」という、中高生のための勉強支援アプリをリリースしました。 最初は、わたしも「アプリなんて全然つくれないかな…」と思っていたんです
「うんこを漏らすのは大変だ」 トリプル・ダブリュー・ジャパン中西敦士代表は『DFree』（ディーフリー）開発のきっかけを自身の体験をもとにそう語った。 DFreeは、おなかに貼るだけで便や尿が「10分後に出ます」という情報をスマートフォンに通知する排泄予知デバイスだ。4月24日からクラウドファンディングのREADYFORで予約販売を開始した。価格は2万4000円。2016年4月出荷予定。 超音波センサーで膀胱や前立腺、直腸をモニターし、膨らみや振る舞いから排泄を予知する仕組みだ。ニッセイ・キャピタルからの出資も決まり、世界中から問い合わせが殺到しているという。日本発の画期的製品、開発の苦労を中西代表に聞いた。 ●世界中の子供たちからコメントが届く ――開発したきっかけは。 うんこを漏らしたからだ。身をもって「うんこを漏らすのは大変だ」と感じた。 ――いつごろの話か。 2013年9月くらいだ
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