企業研究者の立場からKaggleに取り組む意義を考えた - Fire Engine
先日，Kaggleで初めてコンペに挑戦し，その振り返りをブログに書きました． 現在，企業で研究者として働いている私は，Kaggleのコンペに取り組むことは非常に学びが多く，自身の研究活動にも良い貢献をするだろうと確信しました． 私自身Kaggleに取り組むまでKaggleと研究に繋がりを見いだせておらず，実際にコンペに取り組むことでその繋がりが見えてきました． まだ1コンペしか参加経験がないビギナーではありますが，私が考えている研究者としてKaggleに取り組む意義について現時点の考えをまとめたいと思います． 自分の立場について Kaggleへの取り組みが研究に良い貢献をするかどうかは，研究の分野や内容に依存すると思うので，私の立場をはっきりさせておきます． 私は現在，インターネットインフラサービスを提供するさくらインターネット株式会社の組織内研究所であるさくらインターネット研究所で研究員
Dynamic Time Warping（動的時間伸縮法）で時系列データをクラスタリングする - Fire Engine
最近時系列データのクラスタリングに興味を持ち始めて、いくつか論文読んだり、アルゴリズムについて調べていたら、実装してみたくなったので勉強のために作ってみました。 実装の言語にはGolangを用いていて、クラスタリングのアルゴリズムは、Dynamic Time Warping（以下、DTW）とk-medoids法を組み合わせたものです。 作ったもの 使い方 検証 実装したアルゴリズム Dynamic Time Warping（DTW） k-medoids さいごに 作ったもの github.com tsclusterはtime series clusteringの略です。 今回は作ったのは、特定のアルゴリズムのみですが、今後興味があるアルゴリズムがあれば、ここに実装していきます。 使い方 func main() { var dataset [][]float64 dataset = appe
遺伝的アルゴリズムを用いてコンテナの配置を最適化する論文：「Genetic Algorithm for Multi-Objective Optimization of Container Allocation in Cloud Architecture」 - Fire Engine
ふとタイトルが目に入ってきて気になって読んでみた。私自身そんなにコンテナ技術を触ってないけど、前から遺伝的アルゴリズムが気になっていた。 ちょいちょい知識が足りずに理解しきれないところ出てきたけど、とりあえず最後まで読んだのでざっくりまとめを書いてみる。 読んだ論文 Genetic Algorithm for Multi-Objective Optimization of Container Allocation in Cloud Architecture pdfはダウンロードできなかったけど、ここからOnlineで読めた。 所感 先に論文を読んだ所感を書いておく。 コンテナのリソース割り当ての最適化問題を遺伝的アルゴリズム（GA）を使って解くというコンセプトが面白かった。Related Workとして多くの論文が挙げられていた（Table 1およびTable2）ので、この辺りは追っていく
Terraformでインスタンスの停止ができない理由を考えたらInfrastructure as Codeへの理解が深まった話 - Fire Engine
こんにちは、筋肉系インフラエンジニア見習いのつるべーです。 私は今、GMOペパボ株式会社でペパボカレッジという第二新卒エンジニア向け研修を受けている真っ最中です！ 今回のエントリーは、私が研修中に感じた素朴な疑問を会社のコミュニケーションツールに書いたら、そこから議論が広まって、最終的にはInfrastructure as Codeという重要な概念への理解を深めることができたよ、という話です。 Infrastructure as Codeって？ Infrastructure as Codeを一言で表すと「コードによりインフラの管理をすること」です。 コードで管理することのメリットとしては、 コードのバージョン管理ができる 設定変更の適用前にプルリクエストベースで確認が行える 設定の共有・再利用が容易である オペレーションミスが防げる インフラ構築の属人化が防げる などが挙げられます。 現在
はてなブックマークから特徴語を抽出し、ユーザーの興味・関心を分析する。 - Fire Engine
以前、文章から特徴語の抽出や特徴ベクトルを生成するモジュールを作りました。 hirotsuru.hatenablog.com 今回は、これを使って個人のはてなブックマークから特徴語を抽出し、興味・関心を分析できるのかやってみたいと思います。 はてなブックマークについては、はてなブログを閲覧されている方々には、説明の必要がないかも知れませんが、オンライン上にブックマークを無料で保存できるソーシャルブックマークサービスです。下の画像は私のはてなブックマークのページです。 ユーザーは興味がある記事にしかブックマークをしないので、個人のブックマークを解析することで、その人が興味を持っていることを知ることができるんじゃないかと思いました。もし、個人の興味・関心を知ることができれば、一人一人にパーソナライズされたサービスの提供に繋げられるので、非常に有用ではないかと思います。 目次 つくったもの 実際
消防士からエンジニアに転職した話 - Fire Engine
私は2016年10月まで消防士の仕事をしていて、2016年11月からITエンジニアに転職しました。学生時代の専攻も情報系とは全く関係なく、プログラミングに初めて触れたのが2016年の1月からで、勉強を始めて約10ヶ月で転職に至りました。今回は、そんな少し変わった経歴を歩んでいる私が、なぜ消防士を辞めてエンジニアに転職したか、ゼロからプログラミングの勉強を始めて転職するまでの道のりなどを書いていきたいと思います。 目次 自己紹介 なぜ転職したのか 消防士という仕事 仕事の位置付け すべての経験をプラスにする 転職活動について ゼロからプログラミングを始めて転職するまでの道のり 勉強したこと モチベーションを保つために 今後について 自己紹介 私は化学の研究者→消防士→ITエンジニアと異色の経歴を歩んでいる20代後半の男です。 学生時代は、大学・大学院で化学を専攻し、博士課程まで進学しました。
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