「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入
セガは6月15日、社内勉強会で使った線形代数の教材を、公式ブログで無償公開した。ページ数は150以上。ゲーム開発に必要な3DCGの技術的基礎となる知識を学び直すために使ったものという。 2020年に行った社内勉強会向け教材の一部をPDF形式で公開。全8部構成で、ベクトルや行列、3次元での回転を計算するときに使う「クォータニオン」について教える。ただし簡潔に分かりやすく学べるよう編集したため、用語の定義が一般的なものと異なる場合があるとしている。 ゲーム制作では、キャラや背景を3次元で回転させたり、ゲームエンジンそのものを作ったりするときに線形代数を使うという。セガは教材について「興味のある方は参考にしてほしい。“大人の学び直し”をしてみたい方はぜひ」としている。 関連記事 任天堂がSwitch向けにプログラミング学習ソフト 作ったゲームの共有機能も 任天堂が、Nintendo Switch
LLMの現在 - Speaker Deck
今のLLMを取り巻く状況について紹介します。
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
すごいニュースが飛び込んできた。オセロの必勝法が見つかったのだ。正確に言うとオセロが弱解決された。まずはその論文を紹介する。 Othello is Solved : https://arxiv.org/abs/2310.19387 「弱解決(weakly solved)」を簡単に言うと、初期局面からの双方最善手を打つ時の結論(勝敗)がわかったと言う意味である。8×8のオセロの結論は引き分けなのだそうだ。「必勝法が見つかった」と本記事のタイトルで書いたが、その結果として双方最善を尽くした時のオセロの結論が引き分けだったことが判明したので正しくは「必勝法(必ず勝てる方法)が存在しないことが証明された」とでも言うべきか。 今回は、初期局面から到達できるあらゆる局面についての結論(勝敗)がわかったわけではない。こちらは「強解決(strongly solved)」と呼ばれる。 弱解決と強解決とでは、
pipとpipenvとpoetryの技術的・歴史的背景とその展望 - Stimulator
- はじめに - Pythonのパッケージ管理ツールは、長らく乱世にあると言える。 特にpip、pipenv、poetryというツールの登場シーン前後では、多くの変革がもたらされた。 本記事は、Pythonパッケージ管理ツールであるpip、pipenv、poetryの3つに着目し、それぞれのツールに対してフラットな背景、技術的な説明を示しながら、所属企業内にてpoetry移行大臣として1年活動した上での経験、移行の意図について綴り、今後のPythonパッケージ管理の展望について妄想するものである。 注意：本記事はPythonパッケージ管理のベストプラクティスを主張する記事ではありません。背景を理解し自らの開発環境や状態に応じて適切に技術選定できるソフトウェアエンジニアこそ良いソフトウェアエンジニアであると筆者は考えています。 重要なポイントのみ把握したい場合は、各章の最後のまとめを読んで頂
エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
1.はじめに ディープラーニングを学び始めた方にとって、東京大学／松尾教授の動画を見ることは、とても刺激的で勉強になり面白いものだと思います。今回、松尾教授の講演に加えて対談やパネルディスカッションも含めた動画のリンクをまとめましたので、よろしかったら見て下さい。 おすすめは、01, 05, 14, 16, 23, 27 です。 2.動画リンク 講演には★の表示がしてあります。 □2012年 ★01.Computer will be more clever than human beings 東京大学版TEDです（もちろん日本語です）。ウェブを利用した情報の利用と人工知能の可能性についてコンパクトにまとめています。ディープラーニングには触れていませんが、若々しい松尾教授の姿が見れて、内容も興味深いです。<おすすめです。>(15分) □2013年 02.ＩＴ融合シンポジウム ～企業・研究者に
Chainer を振り返って
2015 年 4 月 12 日に Chainer の最初のコードをコミットしてから，およそ 4 年半と少しが経ちました．はじめのはじめは軽い気持ちで書きはじめたコードでしたが，今では一線級の研究を立派に支えるまでになりました．深層学習フレームワークの世界も当時とは様変わりして（当時は TensorFlow も PyTorch もなかったわけですから，本当に変わりました），思えば遠くにきたものです． 今日，PFN は社内の研究開発に用いる主なフレームワークを PyTorch に移行すると発表しました．会社にとってももちろんですが，業務としてはこの 4 年半，Chainer 一筋でやってきた自分にとっては特に，大きな転換点です． まず率直な感想として，Chainer の開発は本当に楽しかったです．書きはじめた頃は，深層学習フレームワーク競争の真っ只中で，Theano の上に乗っかるフレームワー
重い金属元素「ドブニウム（Db）」の性質を調べた結果、周期表から予想できる性質に反して金属的な性質を失っていることが分かった──日本原子力研究開発機構が、7月7日にこんな研究結果を発表した。この元素の化合物を分離して調べたのは世界で初めてのことで、今回分かった性質から、いまだに完成していない周期表の理解が進むことが期待できるという。 ドブニウムは1967年に発見された、原子番号105番の元素。核融合反応で人工的に生成できるが、生成率が5分当たり1個と低いことと、寿命（半減期）が約30秒と短いため、実験で扱うのが難しく、その化学的性質は明かされていなかった。 研究チームは、同機構の加速器を使ってドブニウムを合成し、独自に開発した分離装置によってドブニウムの純粋な化合物を分離。この化合物と、ドブニウムと同じ周期表第5族の元素（ニオブやタンタル）の化合物について、気体になりやすさを比較したところ
自社のディープラーニング（深層学習）フレームワークである「Chainer（チェイナー）」の新機能開発を終了し、米フェイスブックが開発する「PyTorch（パイトーチ）」に移行すると発表した人工知能（AI）開発のPreferred Networks（プリファード・ネットワークス=PFN、東京・千代田）。その決断の背景を探った。Chainer開発の責任者であるPFNの秋葉拓哉執行役員は、「PyTo
Preferred Networks、深層学習の研究開発基盤をPyTorchに移行 - 株式会社Preferred Networks
PyTorch開発チームおよびオープンソースコミュニティと連携し、フレームワーク開発、MN-CoreプロセッサのPyTorchサポートなどを推進 株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、研究開発の基盤技術である深層学習フレームワークを、自社開発のChainer™から、PyTorchに順次移行します。同時に、PyTorchを開発する米FacebookおよびPyTorchの開発者コミュニティと連携し、PyTorchの開発に参加します。なお、Chainerは、本日公開されたメジャーバージョンアップとなる最新版v7をもってメンテナンスフェーズに移行します。Chainerユーザー向けには、PyTorchへの移行を支援するドキュメントおよびライブラリを提供します。 PFN 代表取締役社長 西川徹は、今回の
株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、AIおよびデータサイエンスを基礎から学びたい大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習の基礎学習コンテンツ4種を、個人向けオンラインAI人材育成講座 SIGNATE Quest*のマーケットプレイスで本日提供開始します。 各産業の専門分野にAIおよびデータサイエンスを応用することができる人材の大幅な不足が指摘される中、そうした人材の育成が国家戦略の重要テーマの１つとして位置づけられています。 PFNは深層学習フレームワークの開発、深層学習技術の産業応用において培ってきた経験をもとに、これからの社会を担う大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習技術の活用に必須となる知識を習得するための4つの基礎学習コンテンツを提供します。 SIGNATE Que
PCとWebカメラだけでVTuberになれる無料システム AIを使った骨格推定で身体や指の動きをリアルタイム反映
3Dキャラクターに体の動きを付けるには専用のトラッキングデバイスを使うことが多いが、PCとWebカメラだけでキャラクターのモーションを付けられるWebサービスが登場した。ユーザーローカルが1月28日に発表した「Webcam VTuber」だ。無償で提供しており、Google ChromeかFirefoxが使えるWindows／macOS（Apple M1以降を推奨）で利用可能。 Webカメラが撮影した映像を基に、顔の動きやまばたき、腕／指の動きをAIアルゴリズムが3Dキャラクターにリアルタイム反映。VRM形式のデータであれば、オリジナルの3Dキャラクターを動かすこともできる。表情変更に対応しており、笑顔、困り顔、怒り顔などを、画面上の表情アイコンもしくは1から5までのショートカットキーで切り替えられる。 Webブラウザベースのため、ソフトウェアのインストールは不要。AIによる顔のトラッキン
Python実践入門 ── 言語の力を引き出し、開発効率を高める (WEB+DB PRESS plusシリーズ) 目次 目次 はじめに 通常のclassとdataclassの比較 dataclassの良いところ データを格納する箱であることを明確にできる。 クラス定義を短くかける 型情報を書くことでデータ構造が見やすくなる。 Printしたときに、そのままオブジェクトの中身を表示できる。 asdict関数でdictに変換できる。(Dictから簡単にJSONにも変換できる) Dict(JSON)からdataclassを作ることもできる Frozen引数を使うことで、簡単にイミュータブルにもできる。 データが作られたときに、自動後処理機能を追加することができる。 dataclassの残念なところ コレクションの初期化 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに C++ユーザやJ
Web3って流石にヤバくないか？
もう何番煎じか分からんし、誰がこんなスレ見るか分からないが、おまえらWeb3なんてものは流石にまがい物だって気づいてるよな。 まず、web3の基盤をうたう殆どのブロックチェーンは分散されていないし、脱中央集権なんて無理だと諦め始めてる。あのイーサリアムでさえ、天下のSEC様に尻尾フリフリしてる。イーサの外を見ればもっと酷い。ほとんどが、一部のVCや創立メンバーが実質支配してるだけの名ばかり分散。まだGAFAの方がそれなりに世間や政府の監視に晒されてるぶんマシだろう。打倒GAFAとか叫んでるやついたよなー。お前らもう見分け付かんのよ。同じ穴の…ってやつだ。 あと一時期、シリコンバレーで騒がれてたGAFAなどからweb3エンジニアへの転身してるってやつ。もうほぼない。バブルが弾けたってのも一つの要因だけど、それ以上の理由もある。web3の理想的なことを目指すと技術が全く関係なくなるからだ。we
なんか言及もされたのでアンサー的に書いてみたけど、アンサーには大してなってないな? ってやつです。一部で言及された、競技プログラミング (競プロ) 関係の話。 その前に、「プログラミングの競技」っていろいろあります。 短時間で問題に解答していく型 (ICPC / 情報オリンピック / AtCoder Regular / TopCoder とか)最適解が容易に求まらない問題のスコアを競う型 (SuperCon / AtCoder Heuristic / ISUCON / ゴルフ / ICFP Programming Contest の一部とか)対戦型 (ICFP Programming Contest の一部とか、最近のはあんまり知らないですが RoboCode / Imagine Cup とか)謎解き型 (ICFP Programming Contest で何回かありましたね。 UMIX
LLMs The History of Chatbots ELIZA (1966) 初期の人工知能プログラムのひとつ。 ルールベースの簡単なパターンマッチングで返答していた。 心理療法士の会話を模したELIZA(DOCTOR)が有名。 PARRY (1972) PARRYは偏執病的統合失調症患者をシミュレートしようとしたもの。 ELIZA(DOCTOR)と通信し話題となった。 Jabberwacky (1982, 1988, 1997) ユーモラスな人間同士の自然な会話をシミュレートすることを目的としていた。 ユーザーとの会話の大規模なデータベースを構築し、言語と文脈を学習することができた。 プロジェクト自体は1982年から開始されていたが、当初は学習機能は有していなかった。 ローブナー賞を2005年(George)、2006年(Joan)に受賞している。 ローブナー賞(Loebner P
最初に その後のディープラーニングおじさんの話です。シンデレラの続きみたいなものなので、読まないほうが夢を壊さないかもしれませんということだけ、ここで注意喚起いたします。 この記事、ずっと下書きに入ったまま公開しようか迷っていたのですが、ディープラーニングおじさんのご家族にもご了承いただき、公開することにしました。そこまで拡散は希望していないのですが、特に制限するつもりはありません（できません）。 ディープラーニングおじさんとの出会い振り返り ディープラーニングおじさん（以下Dおじさん）とは、今だに私のブログでトップのPV数を誇る記事の主役です。 上記記事ではあっさり書いていますので、もうちょっと解像度高く思い出しながら振り返ってみたいと思います。 そもそもの出会いは、社内で異動した後、たまたま隣の課にDおじさんがいたことからはじまります。Dおじさんは、私より一回り以上上の年齢（50代後半
![ありがとうディープラーニングおじさん - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3b7a9be3f549c0a6c946b439da6914c96c9a3f40/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20230630%2F20230630051943.png)
そろそろ前職を退職してから、はてなで働き始めて5年(!)が経とうとしている。5年も働いていると、昔何をやっていたか、その当時どういう気持ちで働いていたかを忘れてしまう。備忘録っぽく書き残しておこう。ポエムです、長いです、大体自分向けに書いてる。 NTT CS研 => 株式会社はてな チーム開発への適応 インフラ苦手意識の克服 教師なし機械学習の本番環境での運用 データ基盤とCustomer Reliability Engineerへの挑戦 今後はデータエンジニアリング NTT CS研 => 株式会社はてな 基礎研究職からWebアプリケーションエンジニアへの転職だった。ログを残しておくと、こういう時に振り返れて便利。 NTT CS研を退職して、株式会社はてなに入社しました - yasuhisa's blog 割と珍しい(?)転職ではあったかもしれないが、機械学習や自然言語処理はアルゴリズム単
本１冊を機械翻訳で訳してみた - Qiita
昨年暮れに、新 企業の翻訳者を目指す皆さんへという本を出版しましたが、その本を機械翻訳を使ってまるまる１冊英語に翻訳してみました。翻訳済みの英語はこちらです。PDFファイルを無料でダウンロードいただけます。 使った機械翻訳システムはみらい翻訳です。Google翻訳やMicrosoft Translatorも試してみましたが、少なくとも昨年夏にいろいろ試した結果、（英日はわかりませんが）日英の翻訳品質が一番良い印象でした。もっとも、定量的な評価をしたわけではないので、あくまでも「印象」です。 私は1980年代の終わりころに機械翻訳の研究をしていました（学位も機械翻訳の研究でいただきました）。ですので、ある程度は機械翻訳のことはわかっていると思っていました。初期のもくろみは、辞書の整備と十分な前編集を行うことで、ほぼ後編集なしで本１冊をまるまる英訳することでした。後で述べるように、今の機械翻訳
PFNのML/DL基盤を支えるKubernetesにおける自動化 / DevOpsDays Tokyo 2021
Preferred Networks（PFN）は深層学習などの最先端の技術を最短路で実用化することで、これまで解決が困難であった現実世界の課題解決を目指しています。コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識、ロボティクス、コンパイラ、分散処理、専用ハードウェア、バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクスといった幅広い分野で研究開発を行っており、それを支えているのが Kubernetes を用いて構築しているオンプレミス/ベアメタルの GPU クラスタです。 本セッションでは、PFN が Kubernetes を用いてクラスタを運用するなかでどのような障害が起きるのかを紹介し、また障害対応をどのように自動化しているのかを具体的に使用/開発したソフトウェアを含めてご紹介します。また Kubernetes クラスタの管理、アップグレードの自動化にも取り組んでおり、それを実現する Clus
GAFAMとかFAANGとかいわれるような企業群、あるいはそれに近い傾向(東京であればおそらくIndeedとかPFNとか)のソフトウェアエンジニア面接対策についてメモを残す。 コーディング面接とleetcode 外資IT企業ではソフトウェアエンジニアを雇う際にコーディング面接を非常に重視する。 業務上のコーディングよりは簡単めのプログラミングコンテスト問題に近く、アメリカの学生やエンジニアがIT企業を受ける際には事前対策を数ヶ月するのが常識になっているようだ。 一般的な面接プロセスについては世界で闘うプログラミング力を鍛える本という本に詳しいが、ソフトウェアエンジニアとしてオファーを得るまでには通常、45~60分程度のコーディング面接を3~5セッション程度経ることになる。 ここ数年、leetcode.comというコーディング面接の過去問サイトが広く候補者に使われるようになっている。 201
市場価値の高いエンジニアとは？？ はむかずさん、そのっつさんが語る「エンジニア転職の本音〜意外な転職先の真相に迫る～」 - Findy Engineer Lab
2019年11月28日、エンジニアを対象としたイベント「エンジニア転職の本音 〜はむかずさん（SoftBank）そのっつさん（ZOZO）が語る〜」が開催されました。 エンジニアの求人倍率は7倍とも言われ、転職活動においては売り手市場になってきています。エンジニアの転職をサポートするFindyは、1,000名以上のユーザーにお会いし、多くの方のキャリア相談に向き合ってきました。 その中で、最近ではエンジニアの転職先として、従来のメガベンチャーやスタートアップだけではなく、外資や大手企業も当たり前のように選択肢になってきていることがわかってきました。 そこで今回は、シルバーエッグテクノロジー株式会社からソフトバンク株式会社へ転職をしたはむかずさん、株式会社ディー・エヌ・エーから株式会社ZOZOテクノロジーズへ転職をしたそのっつさんをお呼びして、パネルディスカッションを実施。「エンジニア転職の今
こんにちはkamikawaです 今回は無料で利用できる機械学習、データサイエンスに関するサイトや書籍をまとめました 私自身も機械学習プロジェクトに関わった経験があるのですが、ここに載せたサイトや資料を勉強に使っていました 機械学習エンジニアを目指す人必見です 入門者レベル〜応用・発展レベルまで幅広く載せていますレベルは個人の見解です。(あくまでも参考程度に) 日本語のものと英語のものを紹介します 海外の大学の講義もあるので英語の勉強にも使えます 海外でのキャリアを考えている方も必見です 対象読者 機械学習を学びたいけどお金をかけたくない人 独学で機械学習を身につけたい人 機械学習エンジニアになりたい人 発展的な機械学習を学びたい人 日本語 Python 三重大学奥村教授のサイト 機械学習、様々な分析、スクレイピング、データ可視化、地図データ、CV、統計など幅広い分野を扱っている R編もある
ミームズの容姿の生成には、深層学習を使った画像生成モデルの1つである敵対的生成ネットワーク（GAN）からPFNが開発したキャラクター生成プラットフォーム「Crypko」を利用。バリエーションは無限だという。また、発言内容の生成には自然言語処理を活用している。 PFNはこれまで、線画自動着色サービス「Petalica Paint」やアニメ背景美術制作支援ツール「Scenify」などエンターテインメント領域の事業も手掛けてきた。今回配信するMEMESでは、深層学習を使った今までにないエンターテインメントの提供を目指す。 関連記事 “PFNのAI”搭載お掃除ロボ登場 柔軟な自律走行と高い洗浄力両立 アマノと共同開発 AIベンチャーのPreferred Networks（PFN）の子会社で、ロボット開発を手掛けるPreferred Roboticsは、自律移動する小型床洗浄ロボット「HAPiiBO
2016年から約7年弱勤めたPreferred Networks (PFN)を退職しました。6/1より次の職場で仕事を開始します。次の職場については6月以降気が向いたときにTwitterかどこかに書きます。 PFNはどうだった？ PFNでの日々は、一言で言うと最高でした。技術的にも立場的にも多岐にわたる経験をさせてもらいました。そして、何より、めちゃくちゃ楽しかったです。PFNで働けたことは幸運で、心から感謝しています。今後も他の人に相談されたら多くの人に勧めると思います。 PFNでの思い出を色々書きたいのはやまやまなのですが、とても長くなりそうなので、別の記事にしようと思います。 では、なぜ転職するのか？ Generative AI Generative AI (LLM, 拡散モデル)の最近のブレイクスルーに大きな衝撃を受け、Generative AI分野の研究開発に、私にとって一番望ま
DXとは何か？ - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing
Summilux 50/1.4, RDPIII, Leica M7 @Lake District, UK 月曜日の夜、データサイエンティスト協会（以下DS協会）スキル定義委員会で「DXって何？」という話が出た。 DS協会スキル定義委員会は、これまでもデータサイエンティストのミッション、定義、求められる3つのスキルの整理（2014）に始まり、この類のものとしては恐らく世界初と思われるデータサイエンティストにもとめられるスキル要件を洗い出したスキルチェックリスト（2015 ver.1/2017 ver.2/2019 ver.3）、IPAと共同でのタスクリスト（2017 ver.1/2019 ver.2） *1、最近ではデータサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）などを生み出してきたDS協会の中核的な委員会だ。*2 *3 このメンツから出てくる「DXって何？」というのは、当然のことながら
ばんくしさんは「誰かの理解の助けになろう」として“苦労ベース”の技術ブログを書く【エンジニアのブログ探訪】 - 週刊はてなブログ
はてなブログで技術に関するブログを書いている方に、“ブログを書き続けること”について教えていただく企画「エンジニアのブログ探訪」。第2回は河合俊典（ばんくし）さん（id:vaaaaaanquish）に登場いただきました。 河合さんは大学在学中の2013年にブログを開設し、これまでさまざまな技術や多くの技術書に関する記事を発信し続けています。 どのようにして記事の題材を考えるのか、そしてそれらの記事は河合さんにとってどんな形で役立っているのか──河合さんと技術ブログの関わり方を、テキストインタビューで伺いました。 河合さんの技術ブログ「Stimulator」 ──ブログを始めたきっかけについて教えてください。 既に技術ブログを書いていた方々とGive and Takeの関係になりたい、と感じたのがきっかけです。 今でこそさまざまな媒体で多くのソフトウェアエンジニアが技術ブログを書いていますが
この記事はpyspaアドベントカレンダー2021の三日目です。前日の記事はykubotaさんです。 はじめに 「自分には才能がある！」と信じてこの業界に踏み込んだものの右も左も怪物だらけで形見が狭い思いをしているのは僕だけではない。 憧れるのは異世界転生のような俺TUEEEE展開であり「何ってクイックソートをしただけだが？」とか言ってたら地位と名声が向こうから転がり込んできて欲しい。 しかし世の中そんなに甘くなく、標準ライブラリを使って威張れるのは学生ぐらいのものである。 学生？そうだ！学生の頃から精進しまくっていたら今ごろすごいソフトウェアエンジニアになれていたはずなんだ！という後悔を抱えて生きている社会人が世の中にはいっぱいいる。 そんな立場から若者を見ていると「大学に入ってプログラミングを始めました」という大学生を見かけるたびにアドバイスをしたくなる衝動に駆られるが、毎度同じような事
時価総額10億ドルを超える未上場のベンチャー「ユニコーン企業」。日本に数社しかありませんが、そのうちの一社がPreferred Networksです。同社は、約280人の社員のうち8割がエンジニア・リサーチャー。それも世界レベルのトッププログラマーが多数在籍するという異色企業です。 今回は、競技プログラミングコンテストを開催するAtCoder代表・高橋直大氏とPreferred Networksの執行役員・秋葉拓哉氏との対談が実現。高度IT人材の採用事情や、人材育成のために必要なことについて語っていただきます。88年生まれの同い年で、ともにプログラミング少年だったお二人の対談は大いに盛り上がりました。 最も競争の熾烈なAIの分野で能力を発揮し、社会課題解決に貢献したい 高橋：僕は学生時代に競技プログラミングに熱中し、その後AtCoderを立ち上げました。秋葉さんはどのようにしてPrefer
Pythonのlinter/formatterを誰でも手軽に設定できるようにするためのPFN社内ツール “pysen” の紹介 - Preferred Networks Research & Development
Home Blog Pythonのlinter/formatterを誰でも手軽に設定できるようにするためのPFN社内ツール “pysen” の紹介 Python向けのlinter/formatter設定ツール「pysen」を pypi.org および github.com で一般公開しました。 このツールは主にPython向けのlinter/formatterの設定を一元管理し、Preferred Networks社内でよく使われているツール環境を誰でも簡単に設定できるように支援するツールです。チームごとに分散しうるようなツールに関するノウハウをコードとして集約し、PFN社内での共有を促進させることを目的として開発しています。pysenは実際にPFN社内で使われており、2020年4月に開発がスタートしてから、2021年3月現在でおよそ100を超える社内リポジトリに導入されています。 上図:
・ネットを巡回して、いろいろなハックしてる人のブログや論文を100個ぐらい読む。 ・親切なPFNの人にお時間もらって、謎だった部分や、自分なりにたてた仮説のコンセプトをきいてもらう。 ・Udemyがちょうどセールをしてたので、AI系のクラスを3万円分購入（総額20万円相当）。2倍速でざっくり見る。 …だいたいこんな感じの3週間。数学が難しすぎて、わからないこともいっぱい。ただ頭のなかでe4eエンコーダやpix2pix的に、概念モデルのエンコーダーを作れば、数式なしでもいける感はあった。 総論としてはAIは面白いですね、ロケットサイエンスと別の方向性で「言語化されてない職人芸のアート領域」があり、ここを抑えることができれば、最先端の発見や成果は色々とうまってそうという印象を受けました。 とりあえずStyleGan2で基礎勉強をしながら、BigGan、VQGanとProblematic Dif
世界有数の研究者やITエンジニアが集うAI企業Preferred Networks（PFN）。秋葉拓哉さんは、同社で機械学習基盤の執行役員を務めている。前職は国立情報学研究所の特任助教で、世界最高峰の国際会議で多数の論文が採択される研究者だった。さらに競技プログラミングのコンテスト「TopCoder」では、世界で数十人しかいない「ターゲット」というレベルに達し、データ分析コンペティション「Kaggle」では、世界で200人ほどの「Kaggle Grandmaster」の称号を得ている。 競技プログラミングとKaggleでその道を究めた秋葉さんは、習得したスキルや知識をどのように業務に生かしているのか。挫折を味わいながらも、それを乗り越えてきた秋葉さんのキャリアをひもとく。【松本香織、羽田顕人、斎藤公也】 〈Profile〉 秋葉 拓哉（あきば・たくや） 株式会社Preferred Netw
よりよい開発体験を求めて─ OSSと本業であるインフラエンジニアの二軸を生かし、自らの力で組織の開発力を向上させる - Findy Engineer Lab
ファッション通販サイト「ZOZOTOWN」の開発・運用を担うZOZOテクノロジーズでは、2004年の設立から使われ続けてきたモノリスなアプリケーションをマイクロサービス化するとともに、オンプレミスからマルチクラウドへと大きなシステムのリプレースを進めています。 その中心でMLOpsやSREといった基盤の構築を担う瀬尾直利（@sonots、そのっつ）さんは、インフラエンジニアとして事業にコミットしているだけでなく、CRubyやFluentd、Chainerといったさまざまなオープンソースソフトウェア（OSS）のコミッターという顔も持っています。 一貫して「開発体験の良さ」を追い求めてきた瀬尾さんの中で、プロジェクトの課題を解決する業務と、OSSコミュニティにおけるプライベートの活動はどのようにシンクロしているのでしょうか。キャリアの軌跡を振り返りながら、2つの軸を生かしたソフトウェアエンジニ
2011年から2018年にかけて、計5389人から収集した眼底画像だという。眼底画像のデータセットには、加齢黄斑変性症、緑内障、網膜剥離（はくり）、糖尿病など9種類の症例画像がタグとともに記録されている。 ツカザキ病院眼科は04年から臨床データベース構築に取り組んでおり、現在は7人のAIエンジニアが眼底画像の自動診断などを研究している。AIエンジニアチーフの升本浩紀さんは、「少子高齢化に対応していくには、ITによる医療の効率化や医療革新などが必要」とプロジェクトページで説明している。 関連記事 順天堂大、認知症の早期発見に「IBM Watson」活用へ 「同じ話を繰り返す」「表情の変化が乏しい」など兆候を検知 順天堂大が、日本IBMなどと共同で行っている、AIを医療に役立てるプロジェクトの詳細を発表。人の表情や振る舞いを「IBM Watson」で分析し、認知症を発症しているか否かを判定する
Kubernetesにおけるコンテナ起動時間高速化に向けた検討 - Preferred Networks Research & Development
本投稿はPFN2022 夏季国内インターンシップに参加された江平智之さんによる寄稿です。 はじめに PFN2022 夏季国内インターンシップに参加していた江平智之です。現在修士１年で、大学では分散システムやクラウド技術について研究しています。 今回のインターンシップでは、「JP04. Kubernetesにおけるコンテナ実行環境の改善」というテーマでコンテナ起動時間の高速化に取り組みました。 背景 PFNでは機械学習基盤としてKubernetesクラスタを使用しており、リサーチャやエンジニアはKubernetesクラスタ上のPod内で機械学習やシミュレーションなどの計算を行っています。スケジューラによってノードにアサインされた後にPod内にコンテナが起動されますが、ノード上にコンテナイメージのキャッシュがない場合にコンテナ起動が遅いという問題がありました。計算はPFNの研究開発における主要
2020年度、小学校でのプログラミング教育が必修化した。子を持つ親はもちろん、プログラミングの経験者や今もIT業界に身を置く人なら、その内容はかなり気になるところだろう。 筆者も小学生の娘を持つ親であり、学生時代には情報系の学科でプログラミングを学び、現在もプログラムを仕事で書くことが多い。わが子が受けるプログラミング教育とはいかなるものやと、期待半分不安半分で関心を持っている。 しかし、2020年は新型コロナウイルス感染症が猛威を振るい、授業参観など学校へ保護者が赴く行事は軒並み中止になってしまった。一方では、自宅のポストに近所の学習塾から「プログラミング教育必修化対応」をうたう案内が届くことも珍しくない。 そんな中、AIベンチャーのPreferred Networks（PFN）と、全国に学習塾を展開するやる気スイッチグループが、プログラミング教室「HALLO powered by Pl
PFNにある２つのKubernetes
Bonfire Backend #4 https://yj-meetup.connpass.com/event/153658/ で発表した内容です。
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セガ、150ページ超の社内向け数学資料を無償公開 「3DCGの技術的基礎に」
大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
オセロの必勝法が見つかった件 | やねうら王 公式サイト
ディープラーニングを学び始めた方へ 東京大学／松尾豊教授の動画 - Qiita
元素の「周期律」にほころび？ 金属元素「ドブニウム」が金属の性質持たず
GAFAが後追いした国産AIの雄 開発終了の深層 - 日本経済新聞
3千CPUで数カ月かかる計算が0.1秒で完了。汎用原子レベルシミュレータ「Matlantis」 ～PFNとENEOSがクラウドサービスで提供開始
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ありがとうディープラーニングおじさん - karaage. [からあげ]
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いまさら勉強する人工知能｜深津 貴之 (fladdict)
「Kaggle Grandmaster」PFN秋葉氏は、スキ...
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