新型コロナウィルスの影響によって、急激に働き方が変わってきた。コロナ禍の初期、大体1年目においては、まだタイトルのような「家族やプライベートを犠牲にして仕事や実績を得ていた」ことから目をそむけることができていたし、なんとなくモヤモヤしていたけれど、そのような考えにある種至っていないような感覚であった。 コロナ禍の初期は、働き方が一気にオフラインからオンラインになって、出張や勤務など多くの時間的な制約から解き放たれ、随分と様々なオンラインの取り組みやコミュニケーションに参加しやすくなった。また、そのタイミングで僕はInfraStudyと呼んでいる大規模オンライン勉強会を企画し、運営してきた。 そういった様々なオンライン上の取り組みの中で「オフラインだったら夜の勉強会や懇親会に参加できるけれど、オンラインだったら家族もいるし難しい」といったような話を聞くことが増えてきた。その時僕は、正直、なぜ

「これは強い」「外国語で発言し放題！」――12月24日ごろから、AI翻訳ツール「DeepL」の公式Chrome拡張が話題になっている。一度導入すれば、ブラウザ版のGmail、Twitter、SlackなどさまざまなWebアプリで、英語や中国語などを読み書きできる。

import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)

きさらぎ @zer0_ykisaragi プログラミングに興味を持つことは良い事だけど、自分自身の後悔を書くと、 コンピュータサイエンス ネットワーク セキュリティ Linux SQL/DB GitHub を先にやっておくべきだった。 入社してからここが分からないと結構病むレベル 2021-09-22 06:39:02

先日、Quora日本語版でこんなやり取りがありました。 基本的にはここで述べた通りの話なのですが、折角なのでブログの方でも記事としてちょっとまとめておこうと思います。題して「何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか」というお話です。 問題意識としては毎回引き合いに出しているこちらの過去記事で論じられているような「ワナビーデータサイエンティスト」たちをどう導くべきかという議論が以前から各所であり、それらを念頭に置いています。なお毎度のことで恐縮ですが、僕も基本的には独学一本の素人ですので以下の記述に誤りや説明不足の点などあればご指摘くださると幸いです。 一般的なソフトウェア開発と、統計分析や機械学習との違い 統計分析や機械学習を仕事にするなら、その「振る舞い」を体系立てて学ぶ必要がある きちんと体系立てて学ばなかった結果として陥りがちな罠 余談

ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw

【2020/12/24 更新】12月時点でのページ管理方法をまとめました 📋 【2020/12/04 更新】「インプットを行動に繋げるためのNotion活用術を聞いてきた！」で、自分のNotionの使い方を話しました 💬 【2019/10/01 更新】10月時点でのページ管理方法をまとめました 📋 【2019/03/03 更新】3月時点でのページ管理方法をまとめました 📋 「Notion」という、何でもござれの万能ツールがあります。 ざっくりというと、Googleドキュメント(Dropbox Paper)、Googleスプレッドシート、Trello、タスクアプリ、GitHub Wikiを合体させたようなサービスです。 ノートをとったり、情報を一箇所にまとめたり、タスクをつくったり、データを表で見たり。正直、何でもござれです。 ▲ 自由にページをつくって、メモしたりWebブックマーク

Evernoteから卒業する日が来たかもしれない。 Evernoteは自分の大好きなアプリの一つで結構長い間使っていた。現在の用途は論文のサマリーや一般書の書評や覚書置き場。Evernoteがリリースされたときには色々な情報を詰め込んでいた時期もあった。しかしながら、蓄積した情報を活用する段階において、データの種類が多すぎて煩雑になってしまっていたので、用途を限定して使用することにして早5年以上。途中色々改悪なアップデートもあったが、図表の挿入が割と簡単に行えたり、新しく入った「テンプレート機能」なんかも気に入ったりで、何だかんだでずっと続けていた。 その一方で、マークダウン形式でメモをとることが多くなり、マークダウンで読書ノートや論文サマリーを管理したいと考えていた。また、それとは別に、自分自身のリーディングリストをうまく管理できず、リーディングリストを管理できるソフトもずっと探していた

中学3年の時、親にそんなことを言われてケンカしてから、どれほどの年月が経っただろうか。 そんな私は、某国立大の大学院を出て、参考書の編集者をしている。 幼い頃から、勉強だけは好きで、よくできた。けれども運動もコミュニケーションもへっぽこだったので、小中（公立）時代は同級生にいつもからかわれた。それ以上に辛かったのは、私が好きな勉強のことで、話が出来る相手がクラスにいなかったことだ。 「商業高校？とんでもない！君は普通科に行って、大学に入りなさい」 中学の時の担任は私に、世の中には進学校と呼ばれる、勉強が得意な人が集まって大学進学を目指す高校があることを教えてくれた。今振り返ればバカみたいな話だが、ネットが普及してない当時、塾に通わず、通信教育や家庭教師の類もやってなかった私には、そうした情報を得られる機会がほとんどなかったのだ。両親は共に非大卒で大学受験に詳しくないし、世帯所得も多くなく、

大学入学共通テストに導入される英語の民間試験について、萩生田文部科学大臣が、「身の丈に合わせて頑張ってもらえれば」などと発言し、立憲民主党の枝野代表は、大臣にあるまじき発言だとして責任を追及する考えを示しました。 こうした中、萩生田文部科学大臣は、24日、民放のＢＳ番組で、「裕福な家庭の子どもが回数を受けてウォーミングアップできるというようなことがあるかもしれないが、自分の身の丈に合わせて２回をきちんと選んで頑張ってもらえば」などと述べました。 これについて、立憲民主党の枝野代表は、水戸市で記者団に対し、「現実的には生まれ育った家庭環境によって教育の機会はすべてイコールにはならないという現実があるが、いかにイコールにするかが政治の役割だ」と指摘しました。 そのうえで、枝野氏は、「政治の役割を放棄してしまっているような、文部科学大臣としてあるまじき発言で、菅原前経済産業大臣以上に深刻な問題だ

深夜のリビングに響き渡る、父親のどなり声。 「何でこんな問題がとけないんだ！」 ののしられ、たたかれる小５の息子。彼は、こうつぶやくのがやっとでした。 「お父さん、僕もう無理だよ」 中学受験の末に起きた“教育虐待”の生々しい証言です。 （社会部記者 森並慶三郎）

会社名 株式会社ハイド＆ルーク 代表者 廣岡 祐次 所在地 茨城県東茨城郡大洗町港中央11-2 事業内容 コワーキングスペース 「ARISE CO-WORKING」の運営 Web制作、ECサイト運営 大洗町を、より元気にする仕事 大洗町に「根を下ろす」人たちを増やし、更に活気ある町作りに取り組みます。 この町ならではの「遊び・食事・資源」を充実させ、地域貢献をしていきます。 既存の商店街を「文化」と捉え、その成長を促す支援を行います。

統計学の時間 統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。「Step1. 基礎編」は、大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定®2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。最後まで読み進めることで、統計検定®2級に合格できる力がつくことを目標にしています。 学習ページは、数式ばかりではなく具体例を多数掲載し、はじめて統計学を学ぶ方にもイメージしやすい内容になっています。学習ページで勉強した後は、練習問題で腕試しができます。練習問題のすぐ下に解説を掲載していますので、理解度をすぐに確認することができます。 一通り勉強して知識が身に着いたら、実際に統計検定®を受験するのがオススメです。 統計WEBでは、統計検定®の受験者を応援しています！ ※統計WEBを使って統計検定®に合格された方の『合格者の声』をブログに掲載しています。こちらからご覧ください。 Step0. 初級編 1. デー

ブログの方では毎度お久しぶりのあでのいです。 さてここ数日、今をときめく大人気バーチャルyoutuberのキズナアイさんがNHKのノーベル賞解説番組特設サイトにて出演なさった事に対し、とある社会学者教授さんが盛大に噛みつき、それが火種となってネットの片隅を揺るがす大論争が巻き起こっているのは、皆さんもご存知の通りと思われます。 批判論点については当の教授先生がいろいろウネウネ話を捏ねている訳で、まあ詳しくは当人のweb記事を読んでもらうとして、個人的にはその中の 「女性は理系が苦手という偏見が社会にある中、それを追認するように先生役に男性、聞き手役に女性を配置させる事がジェンダーギャップ問題への意識に欠ける」 って辺りの話がちょっと気になりまして、こうして筆をとった次第。 というのも私不肖あでのい、ここ10数年くらい理系科目の高校〜大学生向け「漫画で学ぶ◯◯」系漫画にはできるだけ目を通すよ

炎上マーケティングを見るたびに思い出すのがこの言葉。 「狂人の真似とて大路を走らば、即ち狂人なり」って言葉は有名で知ってる人多いと思うのですが、これもともとは徒然草の８５段にある言葉であり、きっちり全文覚えておいても損はないと思います。 人の心すなほならねば、偽りなきにしもあらず。されども、おのづから、正直の人、などかなからん。 己れすなほならねど、人の賢を見て羨むは、尋常なり。至りて愚かなる人は、たまたま賢なる人を見て、これを憎む。「大きなる利を得んがために、少しきの利を受けず、偽り飾りて名を立てんとす」と謗る。己れが心に違へるによりてこの嘲りをなすにて知りぬこの人は、下愚の性移るべからず、偽りて小利をも辞すべからず、仮りにも賢を学ぶべからず。 狂人の真似とて大路を走らば、即ち狂人なり。悪人の真似とて人を殺さば、悪人なり。 驥を学ぶは驥の類ひ、舜を学ぶは舜の徒なり。偽りても賢を学ばんを、

はじめに ここでは、機械学習、ディープラーニング、強化学習、ベイズを無料で学ぶことのできるオンラインリソースを項目ごとにまとめておきます。 機械学習 ITについて学べるオンライン講座「Udacity」は、基本的に有料で講座を受けるのですが、中には非常に中身の詰まったコンテンツで、かつ無料の講座も存在します。 以下の講座では、機械学習の各技術に関して広くカバーしており、決定木からサポートベクターマシン、ニューラルネットワークやベイズ、強化学習まで学ぶことができます。 かなりのボリュームなので興味のあるところを学んでいく感じでも良いと思います。 www.udacity.com s0sem0y.hatenablog.com s0sem0y.hatenablog.com ディープラーニング 同じくUdacityからディープラーニングに関する講座です。 多層パーセプトロンから畳み込みニューラルネット

Prove Mastery Through Hands-On Projects Our open-ended projects are modeled after real-world workplace scenarios, and require in-depth critical thinking and creative solutions. Succeed with Personalized Feedback Every project receives personalized feedback from industry experts, and our mentors are available to answer questions whenever you're feeling stuck. Udacity helped me gain on-the-job confi