はじめに インターネット、Webの世界には大変有用な資料がたくさんあるのですが、情報がたくさんあってたどりつくのがいよいよ大変になってきた印象です。 読みごたえがあって、わかりやすく、一通りマスターすれば業務でも使えそうなのに、無料で読める。そんな良教材のリンクを集めてみました。 私も時間を見つけてトライする予定です。 ジャンルは様々ですので、ご興味に合わせてご利用ください。 教材集 色と配色 baigie.me このエントリーでは、デザイナー以外の方が読むことを想定し、最低限知っておくといい色と配色の基本をまとめました。基本なので、細かいことは端折って簡単にまとめています。しかし、駆け出しのデザイナーでも十分参考にできる骨太な内容ではないかとも思います。 プレゼンテーション liginc.co.jp ・なるべく時間をかけず、スライド作成よりも内容に時間を割きたい ・見栄えはできるだけ綺麗
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
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
新型コロナ禍が我が国の政治の深刻な問題をあぶり出しています。一市民としては支持する政治家を本腰入れて検討しなければいけません。 個人的な問題意識は主に「労働」と「財政」にありますので、これらの問題に積極的に取り組んでくれる方がいいです。今回のコロナ禍でこの2つは本当に切実な問題になりました。反対に「脱原発」とか「改憲」はやめてほしいかな……「財政再建」とかも当然ムリ！あ、もちろん国政の話です。 そんな訳でデータの力で問題意識の合う現職国会議員を探してみました。使うのはみんな大好きPython3 on Google colab(Jupyter notebook)です。技術的な話を飛ばして結論だけ見たい方はこちらからどうぞ。 やったこと まずはTwitterをやっているすべての現職国会議員のTweetを一人当たり最新1000件ほど取得します。現職国会議員のアカウント一覧は国会議員いちらんリスト
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
初めてまともに携わったシステムはNTT研究所で作られていたCBoCといわれるものであった。内容について詳しくは述べないが、国内では割と先進的でありながらとにかくNTTの事業会社（割と稼いでいる）で使えるものを作ろうというものであった。この時期は研究所は研究だけしていればよいというものではなく事業貢献が求められており、論文になるような研究を生み出すだけでなくそれをどうやってビジネスにするかが重要視されていたのだと思う。このとき作ったものは実際に事業会社で使われ、退職の前後には年間数万円が口座に振り込まれるようになっていた。なお収入なので税金の扱いを間違えないように。しかし特許といえばガッポガポ…というイメージだがそんなに当たることはない。わたしが携わったそのソフトウェアは確かに使われていたが、事業会社のビジネスの中核を支えていくようなものにはならなかった。ならなかったのでメンテナンスフェーズ
【初心者必見】プログラミング未経験から3年間のPython学習ロードマップ完全版 - 仮想サーファーの日常
近年、Pythonの求人数・案件数が増加すると同時に単価も上がってきており、エンジニアの中で人気が高まっています。 これからプログラミング言語Pythonを学んで、Webアプリケーション開発エンジニアや機械学習エンジニアになりたいと思っている方も多いのではないでしょうか。 この記事では以下のような方向けに、Pythonを未経験からどのような手順で学びPythonエンジニアになるのか、またPythonエンジニアになった後にどのように学び続けていけばいいのか、具体的な方法をまとめています。 この記事の対象読者 エンジニアではないけど、未経験からPythonエンジニアに転職したい方 エンジニアではないけど、未経験からPythonでデータ分析や業務効率化をしたい方 非Web系の会社で働いているけど、Web系のPythonエンジニアに転職したい方 Pythonとは Pythonとは何か Python
LLMを理解する一歩として「ゼロから作るDeep Learning」をやった - $shibayu36->blog;
LLM、GPT界隈を追いかけていて、GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualizationという記事を見かけた。これを見たとき、「どういうことか全然理解できない」という気持ちになった。また、その他LLMの解説記事を理解できないことが多く、自分の機械学習知識不足が明確になった。 理解できなかったことは悔しいし、LLMやChatGPTをうまく使いこなすには最低限どのような原理で動いているか理解したいと感じた。そこで一歩目として「ゼロから作るDeep Learning」を完走した。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅オライリージャパンAmazon 知識なしからはじめたので時間はかかったが、次のように進めていった。 自分もコードを写経しながら読む レポジトリは https://github.co
データサイエンティストという職業の10年間の変遷を振り返る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Gordon Johnson from Pixabay) TL;DR 今年の6月に僕自身がデータサイエンティストに転じて10年という節目の年を迎え、10月でDavenportの「データサイエンティストは21世紀で最もセクシーな職業である」HBR総説から10周年になるのを機に、この10年間のデータサイエンティストという職業の変遷を振り返ることにしました。 6月の回顧録記事でも書いた通り、僕がデータサイエンティストの仕事に就いてから今年で10年になります。最近も同じかどうかは分かりませんが、古くから「10年ひと昔」という常套句がある通りで個人的には大きな節目の年だと感じています。 一方で、今年の10月にはあまりにも有名な「データサイエンティストは21世紀で最もセクシーな職業である」HBR総説が出てから10周年を迎え、後述するようにDavenportは「今もデータサイエンティ
言語&開発基礎編 PythonやSQLなどの言語と開発環境に関連することをまとめました。 機械学習に関する教材はこの次のセクションにまとめてあります。 学習環境 インストール及び使い方チュートリアルのサイトと、ある程度使い慣れた後に役立つtips集を各エディタでまとめました。 Google Colaboratory Python初学者にとって最もわかりやすいPython実行環境です。プログラミングは初めて！という方はまずこのGoogle Colaboratory(通称: Colab)から始めてみて、使い方がある程度わかったら、そのまま次のセクションのPython編に移りましょう。 Pythonプログラミング入門 難易度: ★☆☆ 東京大学の公開しているPython講座ですが、冒頭でColabの使い方を解説しています。使ったことのない方はこちらから！ Google Colabの知っておくべき
会社員辞めて入学した大学院修士課程がそろそろ終わろうとしているのでまとめておく - seri::diary
これは何か 筆者について なぜ大学院に入ったのか 日本の大学院という場所について 大学院での研究内容について 自分の発表実績 大学院生活について おわりに これは何か 2018年3月に仕事を辞めて，2018年4月に筑波大学大学院システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻博士前期課程（修士課程）に入学した．それから早くも２年弱が経ち，もうすぐ修了なので大学院生活を忘れないうちにまとめておくだけのエントリである． 修了自体は2020年3月だが，あとは修論を仕上げて提出すれば終了なので研究自体はもう実質終わっている状態である*1． 筆者について 2009年3月に岩手大学農学部を卒業．新卒で上流系SIerに就職して2年半ぐらい勤務した後に，コード書きたくてwebアプリエンジニアに転向．その後，6年半ぐらいweb受託，webサービス運営企業などでソフトウェアエンジニアとして勤務．2018年3月
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
歴史・年表でみるAWS全サービス一覧 －アナウンス日、General Availability(GA)、AWSサービス概要のまとめ－ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 Amazon Web Services(AWS)に関する情報や魅力を様々な観点から記事にしてみていますが、技術史が好きなこともあって今回はAWSサービスの発表の歴史を年表でまとめました。 AWSからもWhat's Newとして公式アナウンスは発表されていますが、アナウンス日、GA日(一般提供開始日)、サービス名、サービス概要といった情報に圧縮して時系列でAWSサービス一覧を一枚もので確認できる記事が今まで欲しかったので自分で作成してみることにしました。 AWS全サービスの歴史年表の作成方法 AWS全サービスの歴史年表の対象となるAWSサービスは次の手順で選定しました。 AWSサービス・製品一覧「Cloud Products(英語版)」にあるサービスのうち「～ on AWS」といったサードパーティー製品がメインとなるサービスを除いたリストを作成 AWSサービス・製品一覧に記載
「データ分析をやるならRとPythonのどちらを使うべき？」への個人的な回答 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Background image by Pixabay) 最近また「データ分析をやるならRとPythonのどちらでやるべきか」という話題が出ていたようです。 言語仕様やその他の使い勝手という点では、大体この記事に書いてあることを参考にすれば良いと思います。その上で、人には当然ながら趣味嗜好がありますので、個々人が好みだと思う方を使えば良い話ではあります。 とは言え、僕自身もクソコードの羅列ながらこのブログにR & Pythonのコードを載せているということもあるので、便乗して今回の記事では僕個人の意見と感想も書いてみようと思います。いつもながらど素人の意見（特にPythonは本業ではない）なのと、自分がメインに使っているRでもtidyverseをほとんど使わないなど割とout-of-dateな使い方をしているということもあり、読んでいておかしなところなどあればどしどしご指摘くださると有難
0. はじめに Bizer株式会社でフルスタックエンジニアとして働きながら、国立大学法人電気通信大学の先端工学基礎課程（通称 K課程）という社会人向けの学士課程に在籍しています。 この春（2021年3月）に卒業予定のため、いちソフトウェアエンジニアから見た大学教育や学歴に対する考えをまとめておきます。 1. 対象読者 理系大学のカリキュラムがソフトウェアエンジニアという仕事にどう活きるか分からない方 就業しながら学士を取ろうとしている方 ソフトウェアエンジニアと学歴の関係性を不透明に感じている方 2. 現職エンジニアが工学学士を取る理由 18歳で最初の大学を中退しエンジニアとして働き始めたため、途中の放浪期間などを差し引き、ソフトウェアエンジニアとしてのキャリアは現在10年程です。つまり大学入学時点では6年程のキャリアがあり、それなりに幸せなエンジニアライフを送っていました。 ではなぜ既に
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
「CPU最強 vs. GPU最強」──進化する将棋AIのいま プロに勝利した「Ponanza」から「水匠」「dlshogi」まで
「CPU最強 vs. GPU最強」──進化する将棋AIのいま プロに勝利した「Ponanza」から「水匠」「dlshogi」まで：プロ棋士向け最強将棋AIマシンを組む！（1/4 ページ） 将棋のプロ棋士である広瀬章人八段向けに「最強の将棋AIマシン」を組むべく奔走する本連載。前回は、プロ棋士の間でコンピュータを使った研究が本格化していること、必要な演算装置には多コアCPUである米AMDの「Ryzen Threadripper」や並列計算の多いAI処理に向いたGPUがあることを紹介した。 今回注目するのは、「CPU計算による将棋ソフト」と「GPU計算による将棋ソフト」のいまの実力と、それにつながる技術的な変遷についてだ。 コンピュータ将棋がプロに勝った日 その技術は“AIブーム”にあらず コンピュータ将棋の歴史は長く、コンピュータ将棋協会が主催する「世界コンピュータ将棋選手権」の第1回は19
NTTコム「ディープラーニングの社会実装が進まない理由」として製造業の事例を紹介 DLLABイベントで - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
「Deep Learning Lab」（ディープラーニング・ラボ）は、ディープラーニングを中心とした先端技術の持つ可能性を、実際のビジネスへ応用するべく、技術とビジネスの両面に精通したプロフェッショナルたちが集まるコミュニティ。Microsoft AzureとChainerを、主要なプラットフォーム/フレームワークとして、開発やビジネスの現場の声を共有する場にもなっている。 そのDEEPLARNING LABは6月8日、東京大手町で「DLLAB 2周年イベント: ディープラーニングの社会実装を阻むものは何か？」(主催:日本マイクロソフト株式会社)というセミナーとワークショップ、ミニ展示ブースで構成されるイベントを開催した。 基調講演には東京大学の松尾豊氏とマイクロソフトのRahul Dodia氏が登壇した。 また、協賛企業を中心に多くのセミナーも行われた。その中からNTTコミョニケーション
機械学習アルゴリズムの学習法
TL;DR 機械学習のアルゴリズムには詳しくなりたいけど実装はしない、という立場の人向けの学習資料まとめ 知人向けで、具体的には同僚医師がターゲット読者（めちゃ狭い！）だが、一定度他の人にも役に立つかも 改めて色々眺めてみてやっぱり大学の講義は質の高いものが多いと思った 知人が機械学習のアルゴリズムを学びたいと言っているので、オススメの資料などを見繕ってみるブログエントリ。 機械学習への関わり方を雑にアルゴリズムと実装で分けた場合に、アルゴリズムには詳しくなりたいけど実装をするわけではない、という立場の人向けである。 このようなタイプの人はそんなにいないと思うけど、具体的にはドメインエキスパートとして機械学習エンジニアと一緒にアルゴリズム・データ改善に取り組んでいて、アルゴリズムでどんなことをやっているかをちゃんと理解したい、みたいなのが一例となる。 なんとなくのイメージ的な理解だけだと、
2023 年はビジネスとオープンソースの関係が難しくなった年であったように思います。 6 月には、フルタイムの Ruby コミッターとして研究開発を行っていたお二人がクックパッド社の人員削減の影響を受けたことに端を発して、オープンソースに深く関わってきた一部のソフトウェア・エンジニアを中心に、ビジネスとオープンソースの関係について議論がありました。 8 月には HashiCorp 社が自社のオープンソース製品群のライセンスを Business Source License 1.1 (BSL) に変更したことも話題になりました。 また 2023 年は、一年を通して大規模言語モデル (Large Language Models; LLM) が話題になった年でもあり、ビジネスにも大きな影響がありました。 大規模言語モデルとオープンソースの関係に焦点を絞っても、「非オープンソースのライセンスで公開
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)
0. はじめに 昨今のAI、DXブームの影響で、機械学習、深層学習（ディープラーニング, Deep Learning） への注目は増すばかりですが、初学者の方にとって機械学習を学ぶハードルは依然高い状態かと思います。 機械学習、特にディープラーニングを習得するには学ぶべきことが多く、また分野によっては難易度が高いということもあり、学んでいる途中で挫折してしまうという人も多いという印象があります。 そこで本記事では、これから機械学習を学びたい方が自学自習する際の助けになるようにと、有用な自習コンテンツをまとめました。 本記事では、機械学習エンジニアとして実務に参画できるレベルを目指して、コンテンツを収集しました。よって機械学習の理論やライブラリに加え、社会実装する上で付随して必要となるソフトウェアエンジニアリングのスキルも含めています。 コンテンツについては、適宜追記していく予定です。 対象
2021/10/22追記：最新版は下記記事になります！こちらもご一読くださいませ。 tech-blog.abeja.asia どうも、Tech Blog編集長(自称)の緒方(@conta_)です。 よくエンジニアの方にご質問いただく ABEJAってよく聞くけど、実際どんなことやってるのかよくわからない という点をクリアにするために、事業内容と技術視点でのABEJAの取り組みを紹介したいと思います。 ABEJAに興味のある方や、未来の一緒に働くメンバーに読んでいただけると嬉しいです！ 割とAIコンサルの会社と思われているらしいので、ちゃんとプロダクト作ってますよ！ということを伝えていきたい ABEJAの事業紹介 ABEJAは2012年から約7年間、機械学習・ネットワークやIoTデバイスを活用したプロダクトの研究・開発・運用を行っています。 様々な産業・業種へ機械学習の適用・運用を培ってきたナ
DXって何じゃらほい？或いは2025年の崖っ淵に向かって熊とワルツを踊る刹那について｜楠 正憲（デジタル庁統括官）
何週間か前のこと、急にエンプラっぽくないAIベンチャーの社長さんからメッセで飲みに誘われ、秋葉原の焼き鳥屋さんでDXとやらについて聞かれて、とりあえずこのレポート読んどけと返しつつも考えちゃった訳です。Direct Xとか、よくテレビに出てるマツコの方じゃなくて「2025年の崖って実際どうなんだ？」とか何とかオッサンたちから相談される話あるじゃないですか。あれって何なんですかね？オンプレをクラウドにリフトしたらDXなのか。華麗にk8sやらコンテナ使いこなしてCIパイプライン組み立ててテスト自動化したらDXなのか、だいたいDigital Transformationなのに、どうしてDXなのか。SAP R/3とCOBOL PL/Iを捨てて、どこぞのSaaS入れてSparkぶん回してPythonとか書いたらDXなのか。おいおい、そんな話だっけ？って心配になっちゃう訳です。 内製内製って簡単に言う
達人出版会
コンテナセキュリティ コンテナ化されたアプリケーションを保護する要素技術 Liz Rice(著), 株式会社スリーシェイク(監修), ⽔元 恭平, ⽣賀 ⼀輝, ⼾澤 涼, … Knative実践ガイド 小野 佑大 いちばんやさしいHTML5＆CSS3の教本 人気講師が教える本格Webサイトの書き方 赤間 公太郎, 大屋 慶太, 服部 雄樹 人間中心設計入門 HCDライブラリー0巻 黒須 正明, 八木 大彦(編), 山崎 和彦, 松原 幸行, 竹内 公啓(編著) スッキリわかるPython入門 国本 大悟, 須藤 秋良(著), 株式会社フレアリンク(監修) 徹底攻略ITパスポート教科書＋模擬問題 令和5年度 間久保 恭子 徹底攻略Python 3 エンジニア認定［基礎試験］問題集 株式会社ビープラウド, 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会, 株式会社ソキウス・ジャパン 徹底攻略
【終了しました】 『ゼロから作る Deep Learning ❸』公開レビューのお知らせ｜斎藤 康毅（さいとう こうき）
こんにちは、斎藤 康毅（さいとう こうき）といいます。ここ1年間はずっと本を書いていました。『ゼロから作る Deep Learning ❸ — フレームワーク編』という本です。最近ようやく、原稿を書き終わろうとしています。 この本は「ディープラーニングのフレームワークを作ろう」という本です（野心的にも、オリジナルの「フレームワーク」をゼロから作ります）。世界中を見回しても、ほとんど類書がないような本になっていると思います。これから先、できるかぎり良い本になるよう、最後の最後までブラッシュアップしていく予定です。 さて、今回も前作同様に「公開レビュー」を行います。興味のある方は、オンラインで原稿を読めるページを用意していますので、チェックしてみてください（無料です！）。問題に感じた箇所や改善すべきと思った点など、コメントいただけますと幸いです。どんなに小さな指摘や疑問でも構いませんので、気軽
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 - ファインディエンジニアラボ
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
社内勉強会で 機械学習で使う数学入門 の話をしました。 話した内容をブログにします。 目次 AI/ML/DL 人工知能(AI) 機械学習(ML) 深層学習(DL) 機械学習(モデル) MLの問題例 どう機械学習の問題を解くか 機械学習(目的関数) どのようにモデルの良し悪しを測るか 目的関数 目的関数の具体例1 目的関数の具体例2 微分 そもそも微分とは 微分でできること 勾配降下法 微分 まとめ 線形代数 線形代数とは 線形代数でできること 線形代数 まとめ 確率・統計 確率変数・確率分布 条件付き確率 ベイズの定理 混同行列(Confusion Martix) 確率・統計 まとめ 数学をどれくらい学ぶか とりあえず読もう 数式 微分 線形代数 確率・統計 自分の数学の勉強方法 Chainerチュートリアル Project Euler(プロジェクトオイラー) おわりに 参考 AI/ML/
はじめに こんにちは。ZOZO研究所のshikajiroです。主に研究所のバックエンド全般を担当しています。ZOZOでは2019年夏にAI技術を活用した「類似アイテム検索機能」をリリースしました。商品画像に似た別の商品を検索する機能で、 画像検索 と言った方が分かりやすいかもしれません。MLの開発にはChainer, CuPy, TensorFlow, GPU, TPU, Annoy、バックエンドの開発にはGCP, Kubernetes, Docker, Flask, Terraform, Airflowなど様々な技術を活用しています。今回は私が担当した「近似最近傍探索Indexを作るワークフロー」のお話です。 corp.zozo.com 目次 はじめに 目次 画像検索の全体像説明 Workflow Develop Application 推論APIの流れ 近似最近傍探索とAnnoy 近似
TL;DR（思ったよりもかなりの長文になってしまったので*1、時間がないという方は1番目と2番目のセクションの冒頭だけお読みください） しんゆうさんの舌鋒鋭いブログ＆note記事にはいつも楽しませていただいているのですが、この記事は一点僕のデータ分析業界の認識に新たな視点を与える話題があって特に目を引きました。それが以下の箇所です。 資格があるわけでもないので名乗るのは自由だし、未経験だろうが文系だろうがそれはどうでもいいのだけど、傍から見ていると「サイエンティスト」と名乗っているわりには「サイエンス」な話をしていないなぁとは思っている。（中略） 現在起きている第３次データサイエンティストブームは「データサイエンティストと名乗りたい人」が盛り上げているように見える。 （太字筆者） この問題は、このブログの前々回の記事でも取り上げています。 ただ、僕はこういう「データサイエンティストになりた
「神」講師のわかりやすいUdemyオンライン講座まとめ、機械学習・SQL・業務効率化・Linux・財務戦略など【サイバーウィークキャンペーン実施中】
Udemyはオンライン学習プラットフォームサービスの一つで、様々な分野の専門知識を持った講師たちの講義をムービー形式で見ることができるサービスです。機械学習やプログラミングなど、人気の高い分野は講義が多数開講されていますが、その中でも教え方が分かりやすいと評判の講師が開講した講座は数多くの受講生を集めています。ちょうどUdemyが12月2日(月)～12月5日(木)までサイバーウィークセールを行っており、高品質な講座が1200円～受講可能ということで、そうした「神」講師たちの講座をピックアップしてみました。 オンラインコース -世界最大級のオンライン学習プラットフォーム- Udemy udemy.com ・目次 括弧内に今回取り上げた講座の内容を記載しています。 ◆我妻幸長(ディープラーニング) ◆Taniguchi Makoto(MySQLで学ぶデータベース) ◆今西航平(GASで業務効率
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 デザインディレクション・ブック 橋本 陽夫 現場のプロがやさしく書いたWebサイトの分析・改善の教科書【改訂3版 GA4対応】 小川 卓 解釈可能なAI Ajay Thampi(著), 松田晃一(翻訳) PowerPoint 目指せ達人 基本&活用術 Office 2021 & Microsoft 365対応 PowerPoint基本＆活用術編集部 ランサムウェア対策 実践ガイド 田中啓介, 山重徹 TODによるサステナ
連休が続くゴールデンウイークは、社会人が学び直す絶好のチャンスともいえる。長期休暇を前に「今年こそは何か学びたい」「AIについて勉強したい」という人も少なくないのでは。 そこで2020年4月28日現在、AI（人工知能）関連技術や機械学習が無料で学べるコンテンツを集めてみた。一部の学習コンテンツは、編集部の体験記もあるので、そちらもぜひ講座選びの参考にしてほしい。なお、紹介するのは日本語で提供されているものとする。 KIKAGAKU 無料で利用できるオンライン学習サイト。機械学習・ディープラーニングの基礎から、画像認識、自然言語処理の実装、モデルの精度向上までをカバーしている。 「機械学習の基礎」以降は事前知識が求められ、以下のChainerチュートリアルを修了してから取り組むことを推奨している。講座ではWebブラウザ上でPythonのコーディング・実行ができるGoogle Colabを使う
PyTorch vs. TensorFlow、ディープラーニングフレームワークはどっちを使うべきか問題【2019-2020年】
連載目次 ※本稿には新バージョンがあります。2021年に向けてのアップデート記事（2020年12月16日公開）はこちらです。 本稿は、ディープラーニング（深層学習）に関心があるビジネスマンから、これから始めてみたいというエンジニア、既に取り組んでいる実務経験者まで、幅広い人に向けて書いた。よって、初歩的な内容も含めつつ説明していくのでご了承いただきたい。 ディープラーニングを実装する場合、フルスクラッチでゼロからコードを書くのは非効率なため、専用のライブラリ／フレームワークが用いられるのが一般的だ。ディープラーニングが流行してから直近4年ほどの間に、次々と新しいフレームワークが登場した。現在、主要なものを挙げると、 TensorFlow： 2015年登場、Google製。一番有名で、特に産業界で人気 PyTorch： 2016年登場、Facebook製。この中では新興だが、特に研究分野で人
UbuntuでのGPUディープラーニング環境の構築【Ubuntu 18.04 LTS対応】：機械学習＆ディープラーニング環境構築入門（1/3 ページ） GPUを活用したTensorFlow／PyTorch／Chainerなどによるディープラーニングを実践するための環境をUbuntu上に構築する際の選択ポイントと手順を説明する。 連載目次 0. ディープラーニングのOS環境の選択指針 TensorFlowやPyTorch、Chainerなどのライブラリを使ったディープラーニング（Deep Learning）／機械学習（Machine Learning）を始めようと思ったなら、本当の初心者／学習者であればGoogle Colaboratoryの活用をお勧めする（※参考「ディープラーニングを始めるための、作業環境の特長と使い分け指針：Google Colaboratory入門」）。しかし「本格的
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
Pythonでできることとは？できないことと合わせて解説 | AKKODiS（アコーディス）コンサルティング株式会社
Pythonは調査会社RedMonkの最新のランキングでも2位にランクインするほどの高い人気とシェアを持つプログラミング言語です。特に近年深層学習と人工知能開発で脚光を浴びて以来、爆発的にそのシェアを伸ばしています。 Pythonに人気が集まる理由はいくつかありますが、例えば、最先端の人工知能開発に適した言語であることや、汎用性の高い言語であることなどが挙げられます。 近年、開発言語にPythonを採用している企業は多く、また数学的なデータ処理に長けていることから多くの科学者や数学者も研究目的として活用しています。 では実際に、Pythonが得意とする分野と、不得意な分野にはどんなものがあるのでしょうか。今回はPythonを優先的に選ぶべき5つの分野と、Pythonよりも適した言語が存在する3つの分野について、細かく解説していきます。 Pythonは豊富なデータ処理系のライブラリを持ち、数
著者のLuke Posey氏は、機械学習エンジニアのキャリアを積んだ後にAIスタートアップSpawner.aiを創業するかたわらMediumに記事を投稿しており、AINOW翻訳記事『無闇にデータサイエンティストを雇うのをやめよう。』の著者でもあります。同氏が最近Mediumに投稿した記事『機械学習エンジニアは10年後には存在しないだろう。』では、近い将来、「機械学習エンジニア」という職種が実効的な意味を持たなくなる、と予想が論じられています。 第三次AIブーム黎明期の頃、機械学習エンジニアは数学と統計学に関する専門知識を習得しているという希少さゆえに、高く評価され高額報酬を手にしていました。この職種には、最先端の技法を製品やサービスに落とし込む「研究者兼技術者」という立ち位置が依然として求められています。 しかし、近い将来、機械学習エンジニアには研究者としての側面が求められるなくなるだろう
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
初心者が無料で勉強できる良教材いろいろまとめ - orangeitems’s diary
株AIを結構頑張ったら、儲かりそうな雰囲気が出ている - Qiita
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
国会議員のTweet40万件分析して支持すべき政治家を探してみた - エルの楽園
コードを書いて金を稼ぐ - kuenishi's blog
【2023年版】機械学習の日本語無料学習教材まとめ - Qiita
Webエンジニア(30歳)だけど4年かけて工学学士を取った - Qiita
AIおよび高度IT人材育成のための教材提供を開始 - 株式会社Preferred Networks
ビジネスとオープンソースの狭間で 〜 Embulk の場合 (前編)
ありがとうディープラーニングおじさん - karaage. [からあげ]
機械学習エンジニアに爆速でなるための教材集 - Qiita
ABEJAの技術スタックを公開します (2019年11月版) - ABEJA Tech Blog
無料、独学で機械学習エンジニアになる！~機械学習が学べる無料サイト、書籍~ - Qiita
機械学習で使う数学入門(社内勉強会) | DevelopersIO
近似最近傍探索Indexを作るワークフロー - ZOZO TECH BLOG
データサイエンティストに王道無し - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
【2020年GW】今すぐ無料でAI・機械学習が学べる学習コンテンツ11選 | Ledge.ai
UbuntuでのGPUディープラーニング環境の構築【Ubuntu 18.04 LTS対応】
機械学習エンジニアは10年後には存在しないだろう。 | AI専門ニュースメディア AINOW