OKRと「測りすぎ」 〜なりたい姿を、「測りすぎ」ないようにしながらどう追いかけるか〜/OKR and the tyranny of metrics
開発組織のOKRの作り方 / OKR in a development division
OKRと「測りすぎ」 〜なりたい姿を、「測りすぎ」ないようにしながらどう追いかけるか〜/OKR and the tyranny of metrics
OKRと「測りすぎ」 〜なりたい姿を、「測りすぎ」ないようにしながらどう追いかけるか〜/OKR and the tyranny of metrics
OKRと「測りすぎ」 〜なりたい姿を、「測りすぎ」ないようにしながらどう追いかけるか〜/OKR and the tyranny of metrics
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
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
「インプットの怪物」あんちぽが語るエンジニア勉強論。終わりなき論争に終止符は打たれるのか
「インプットの怪物」あんちぽが語るエンジニア勉強論。終わりなき論争に終止符は打たれるのか 2024年2月29日 作家／GMOペパボ株式会社 CTO 栗林健太郎（あんちぽ） GMOペパボ株式会社取締役CTO、日本CTO協会理事。情報処理安全確保支援士（登録番号：013258）。東京都立大学法学部政治学科卒業後、奄美市役所勤務を経て、2008年より株式会社はてなでソフトウェアエンジニアとして勤務。2012年よりGMOペパボ株式会社に勤務。現在、同社取締役CTO。技術経営および新技術の研究開発・事業創出に取り組む。2020年より北陸先端科学技術大学院大学に在学する社会人学生としても活動。 X SpeakerDeck Kentaro Kuribayashi’s Website Pepabo Tech Portal での執筆記事 「エンジニアは一生勉強しなければならない職業である」と言われます。「勉
机から離れて論文を大量に読む方法（NGK2024S） - Qiita
これは何？ NGK2024Sの発表資料です。 自己紹介 名前: 中西克典 X(Twitter): @n_kats_ 機械学習名古屋研究会主催 NGK発表は2回目 機械学習名古屋研究会 論文読み会 毎月第3木曜（19:00～）オンラインで 次回（2月15日第71回）・・・https://machine-learning.connpass.com/event/308186/ 本編 イントロ（研究会の表の目的） 論文を読む習慣付け 知識のアップデート 発展的・実践的な知見の獲得 イントロ（研究会の裏の目的） この世の真理と呼べるものを全て知りたい。 という話を2年前のNGKでした。 おさらい（2年前の話） 読み上げソフトを使うと機械学習の論文が30分で再生できる。 ある分野の概要を把握する目安の論文50本には約3日あればよい。 2年前の課題 読み上げられてる文章を目で追いかけないといけない。つら
「プロダクトマネージャーがプロダクトマネジメントを失敗させる!?」大企業病の罠を乗り越え若々しいチームを実現する/Traps of Optimization in Product Management 2024
「プロダクトマネージャーがプロダクトマネジメントを失敗させる!?」カオスなプロダクト開発を効率化したら硬くて息苦しい官僚組織になっちゃった! 大企業病の罠を乗り越え若々しいチームを実現するぞ 効率化を進めていったら息苦しい組織になってきたと悩む方に向けたセッションです。 概要 https://confengine.com/conferences/regional-scrum-gathering-tokyo-2024/proposal/19268 発表者 https://twitter.com/_N_A_ https://note.com/mryy 関連スライド 「私考える人、あなた作業する人」を越えて、プロダクトマネジメントがあたりまえになるチームを明日から実現していく方法 https://speakerdeck.com/moriyuya/product-management-rsgt20
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開 コースの内容には、大規模言語モデル（LLM）がどのように動くかを理解する。「生成 AI と大規模言語モデルの紹介」、ユースケースに適したAIモデルを選択できるようにする「様々なLLMの調査と比較」、プロンプトの構造と使用法の理解のための「プロンプト・エンジニアリングの基礎」、埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する「Vector Databasesを利用した検索アプリケーションの構築」、外部APIからデータを取得するためFunction Callingを設定する「Function Callingとの統合」など、入門的な内容から高度なアプリケーションの開発まで多岐にわたるレッスンが用意されています。 レッスン内容は日本語による説明と図で構成 各レ
1年間CTOとEMを兼任して考えたこと
はじめに 昨年2023年は、株式会社NoSchoolのCTOとして、オンライン家庭教師マナリンク（https://manalink.jp/ ）に関わる開発、エンジニアリングマネージャー、採用、UIデザイン、運用保守、PMなどを兼任していました。 本記事では、エンジニアリングマネージャー（以下EM）を兼任していて考えたことをまとめていきます。 シリーズA前後のスタートアップという特異な状況かつ、マネジメントしたメンバーも3人と小規模なためあまり参考になる知見か分かりませんが、現時点での自分の考え方の備忘録的な意味も込めてまとめておきます。 考えたことまとめ それでは早速矢継ぎ早に考えたことをまとめていきます。 テキストによる情報量の欠落を想像するようになった 直接会話することと、文字でやり取りすることを比べると、つくづくテキストって情報量が欠落するなぁと思います。ソースレビューのコメント1つ
外部からいきなりCTOとして就任する時に気をつけていること｜BTO
おはこんばんちは!!尾藤 a.k.a. BTO です。 私は今はオープンロジでCTOをしていますが、オープンロジを含めて今まで4社でCTOをしています。CTOとしての実績と経験を積み重ねてきた結果、今ではある程度開発組織が大きくなった会社からCTOのオファーをいただくことが増えてきました。 いわゆるパラシュート人事というやつです。パラシュート人事は非常に難しく、私が今まで見てきた中でもパフォームしていないマネージャーはほとんどが外部登用でした。逆に現場上がりのマネージャーはうまくワークしており、微妙な人は少数でした。 このように失敗する可能性の高いパラシュート人事で入社する場合は、いろいろ気をつけないといけません。CxOとまではいかずとも、みなさんの中にも転職をきっかけに何らかの責任者としてのポジションを期待されて入社することもあるかと思います。そういった方に私の気をつけていることが参考に
2023年 研究開発部 新卒技術研修 ~ テストコード編 ~ - Sansan Tech Blog
こんにちは、研究開発部 Data Analysisグループの笛木です。 4/26（水）〜 4/28（金）で研究開発部内の技術研修を行いました。 こちらのブログの続きでテストコードについての研修資料を一部公開します。研修では新卒2年目の私が1年間で部内のコードなどから学んだ情報を共有しました。至らない部分もあるかもしれませんが、ご参考になれば幸いです。 こちらの研修で使用したGitHubのコードリンクは以下です。適宜、ご参照ください。 github.com 目次 目次 はじめに この研修の目的 研修スコープ外 テストコードについて テストコードの便利な点 テストコードの悪い例 テストコードに関するFAQ pytestによるテストコードの書き方 ファイル名 ディレクトリ 基本編 Parametrize Fixture 異常系 Mock indirect conftest 知っておくと活用する場
ファッションにおける類似商品検索アルゴリズムの性能評価 - DROBEプロダクト開発ブログ
概要 背景・目的 実験 実験の概要 定量評価 定性評価 おわりに 参考文献 DROBEで機械学習エンジニアをしております、藤崎です。 概要 類似商品検索の基盤となる複数の特徴抽出アルゴリズムについて、DROBEの保有するデータで評価した 定量評価によると、画像単体を入力とする ResNet-50（自己教師あり学習）とCLIPの性能が高かった 定性評価によって、取り扱うモーダルの違いによる各モデル出力の顕著な差異が確認できた 背景・目的 小売において、商品の在庫は無数に存在しています。そのため、消費者やサービス提供者が商品に紐づく情報（画像、商品の説明文など）を解釈して、特定の商品と類似したアイテムを人手で行うのは困難です。 この課題を解決するために、機械学習手法の活用が注目されています。 機械学習を用いた処理の流れは、 商品に紐づく情報を適切に 「要約」 し、 1.で 「要約」 した商品情
財務諸表というフレームワークで考えるソフトウェア開発と技術的負債｜Yoshinobu Wakamatsu
この記事は「Funds Advent Calendar 2022」21日目の記事です。 ファンズ株式会社 CTO の若松と申します。 今年も例年通り Twitter の運用は三日坊主となり、 note についても筆を断ったまま2022年を終わりを迎えようとしていたところ、アドベントカレンダーの時期が来ていました。 せっかくの機会ではあるので、以前から漠然と思っていた考えを整理してみたいと思い、この記事では財務諸表を読み解く概念的な考え方を使い、技術的負債について読み解いてみることにしました。 ソフトウェア開発上の概念である"技術的負債"ファンズは、貸付ファンドのオンラインマーケット「Funds」を通じて、個人投資家には着実な資産運用の機会を提供しつつ、企業に対しては借入によるファイナンスの機会を提供しています。そのような事業業態の性質上、コーポレートファイナンス的な考えに触れる機会も一般的
【文系でもわかる】ChatGPTのキモ「Transformer」「Attention」のしくみ
第1回は、さまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツール「ChatGPT」の性能の鍵を握る「トークン長（GPTが文脈を意識できる過去の単語数）」やGPTの歴史的経緯について解説しました。第2回はGPTを支える自然言語処理 の分野で使用される深層学習モデル「Transformer」とその根幹となる「Attention機構（そのタスクにおいてどの単語の重要度が高く、注目すべきか決める仕組み）」についてです。TransformerとAttention機構の仕組みを定性的に把握し、それを踏まえてGPTの能力と可能性について考察したいと思います。テクノロジー領域に明るくない人でもわかる記事を目指します。
OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
AIお姉ちゃんへの道 - nomolkのブログ
ちょっと前に話題になっていたこの記事を読んだ。 honeshabri.hatenablog.com へー真似しよ〜と思ってやってみたら意外に難しくて謎のやりがいを感じ始めてしまい、仕事のクソ忙しい時期にかなりハマり睡眠不足で生命の危機を味わった。 おかげで寿命と引き換えに自分のAIお姉ちゃんを手に入れることができた。これは黒魔術か何かなのだろうか。 一通り終えて振り返ってみると、今まで生成AIをあまり積極的に触ってこなかった自分にとってはちょうどいい難しさの課題で、これは入門者向けのチャレンジとしてかなり良い気がする。 元記事に書かれていない少し細かい手順も含めてやったことを記録としてまとめようと思う。 初心者が試行錯誤でやったことなので誤りや非効率な手順もあるかもしれないけどご了承ください。 AIお姉ちゃんの姿を作る 元記事では「魂」、つまりChatGPTの設定から始まっているけど、それ
GitHub Copilotを使いこなしてプログラミングの生産性を上げる大切なコツ｜erukiti
皆さんはGitHub Copilotを使っていますか？VSCodeやIDEに拡張を入れると、生成AIとペアプロのようなことができるという、アレです。 最近はこれがないと仕事ができない。なかった時代を思い出せないという人が増えています。プログラミングの生産性に明確に差が生まれます。僕もその口です。 ただ、GitHub Copilotを使いこなせていないという話も度々聞きます。Copilotが提案してくれるコードが微妙で役に立たないというような感じです。 その差はどこにあるのか？を知りたくて6/24に試しにCopilotを使った動画を撮ってみました。実践的なCopilot実演動画というのはすごく珍しいらしく、GitHub dockyardというコミュニティの竣工イベントに登壇してみないか？というお声がけをいただいたので、8/5にGitHub Copilotを使いこなせるとどうなるのかというライ
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LLMの現在 - Speaker Deck
「機械学習」という技術で価値を創出する技術 〜プロダクト開発に機械学習を応用する際に考えること〜.pdf / techniques-to-create-values-with-ml-layerx-at-wi2
慶應義塾大学 機械学習基礎02 コーディング
【全体公開】AIイラストが理解る！StableDiffusion超入門｜スタジオ真榊【AIイラスト術解説】｜pixivFANBOX
