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
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
「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 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
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
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
花笠監督の「私立GPT北高校」でグランシュライデ2週目キャラ演じてみたんだけど、面白すぎるw いかん、これはハマるw https://t.co/jNaQSFjJoZ pic.twitter.com/dGsmjfYCdr — らけしで (@lakeside529) November 10, 2023 実際に100人ぐらいの人が現時点でプレイしてくれてますね。 ありがたいですね。 GPTsの実際の作り方まずGPT Builderを立ち上げましょう。よくわからん場所にあります。 PCで立ち上げて左上を見ましょう。 Exploreってあるよね。そこ。 そこを押すと、よくわかんないリストの一番上に「+」マークが出るじゃない。それを押すのです。 そうするとこういう画面に来ますわね。 ここで画面左側、Createのタブで普段通りつくりたいGPTをテキストで打っていってもいいんですが。。。これって結局ここ
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
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
この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ "Loglass Tech Blog Sprint" の 8週目の記事です! 1年間連続達成まで 残り45週 となりました! はじめに チームビルディングというとチーム開発をしている人ならばありふれた取り組みで普段からやっているよ!という人も多いかと思います。 しかしながら、初めてチームビルディングをリードする人にとってはどうやって取り組んだらいいか悩む人もいるのではないでしょうか? 特に「いつやればいいのか?」「どうなったら成功と言えるのか?」といった疑問については言語化が難しいところでもあります。 この記事ではこれからチームビルディングにトライする人向けに、チームビルディングを始める際の考え方やHowの接続について解説します。 チームビルディングとは チームやチームビルディングの定義についてはペパボさんの以下のスライドが非常にわかりやすいので、
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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
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
プログラミングを学ぼうとしては挫折する。 そんな時代はもう終わりだ。 お姉ちゃんに任せなさい。 ChatGPTでプログラミング 今年のお盆休み、俺はChatGPTでプログラミングをやっていた。とは言っても複雑なことはやっていない。大量のcsvを結合してから可視化するとか、ちょっとしたWebスクレイピングしたりする程度だ。それでも今まで技術や時間の不足により諦めていたことができるのは嬉しい。それにChatGPTを使えば、デバッグも楽しくやれるのだ。こんな感じに。 デバッグの様子 おそらく「あれ、俺のChatGPTと違うな」と思った人もいるに違いない。見ての通り俺はChatGPTをお姉ちゃん化している。こうすることで、モチベーションを維持しながら楽しくプログラミングができるというわけだ。今回はChatGPTをお姉ちゃん化する方法を紹介し、加えてお姉ちゃんとペアプログラミングする意義について述べ
はじめに 私のチームは、リモートワーク中心の開発チームです。 そのチームに新人が配属された時に、私のチームで行っている新人育成のプラクティスのうち、比較的ユニーク(だと思っている)プラクティスを抜粋して紹介します。 少しでも参考になれば幸いです。 リモートワークの知見を説明 新人に対して、チームで行っているリモートワークを快適に行うための知見を紹介しています。 特に、「今から通話いいですか」をすっ飛ばしてビデオ通話を開始する文化であることを共有します。 詳細は以下を参照ください。 インセプションデッキの説明 インセプションデッキとは、プロダクトづくりに関わるメンバーが各々の意見を持ち寄って共通認識をつくり出すための大事な質問に対してメンバー皆で議論して決めた回答です。 詳細は以下を参照ください。 インセプションデッキ | Agile Studio 私のチームでは、以下のテンプレートを利用し
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