そのまま口伝で続ける？メルカリ、カオナビ、estieの試行錯誤から学ぶ設計ドキュメントの活用方法 https://offers.connpass.com/event/310086/ の登壇資料です。
成長し続ける組織のためのドキュメント
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Causal Discovery Toolboxで簡単にデータの因果関係を解析してみよう - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ
TL;DR この記事では，Causal Discovery Toolbox（cdt）を用いて観測データから因果関係を簡単に解析する方法を紹介します．cdtは，Pythonで利用可能なツールで複数の因果分析モデルとアルゴリズムを提供しデータから因果関係を推定し視覚化することができます．特に，PCアルゴリズム，GES，LiNGAMなどの主要なアルゴリズムを使用した因果探索の手順とサンプルコードを提供し，それぞれの性能評価も行います． TL;DR はじめに 因果探索とは Causal Discovery Toolbox(cdt) 環境構築 利用できるアルゴリズム 1.PCアルゴリズム (PC) 2.CAM (Causal addtive model) 3.CGNN (Causal Generative Neural Networks) 4.GES (Greedy Equivalence Sear
【ABEJA入社エントリ】 新卒入社から約10年間。上場やエンジニアリングマネージャを経験して見えた景色｜テクプレたちの日常 by ABEJA
【ABEJA入社エントリ】 新卒入社から約10年間。上場やエンジニアリングマネージャを経験して見えた景色 はじめまして！ABEJA PlatformやInsight for Retailの開発グループのマネージャーを務めている大田黒紘之です。2015年に新卒でAIベンチャーABEJAに入社して約10年間。どんな景色が見えていたのか。どんなスキルが身についたのか。そういったお話が簡単にできればと思っています。スタートアップ業界やABEJAの選考を考えている人の何か参考になればと思っています。 ABEJA入社のきっかけ簡単な自己紹介自己紹介スライド（登壇資料から抜粋）私は学生時代、医用工学（ME)やメカトロニクス系（電子・機械・制御)を専攻しておりました。実は低レイヤーな技術が大好きで小型人工衛星のC&Dh系の設計開発を行ったり、理化学研究所で粒子加速器の計測系の技術検証(FPGAを用いた粒子
洋風小料理屋 モリノナカ (立川/ダイニングバー)
リクエスト予約希望条件をお店に申し込み、お店からの確定の連絡をもって、予約が成立します。 1 予約の申し込み ご希望の条件を当サイトよりご入力ください。 2 お店からのメール ご予約が承れるか、お店からの返信メールが届きます。 3 お店へ来店 予約が確定した場合、そのままお店へお越しください。
ワインと点心TUITUI (五反田/餃子)
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Wine Bar 310 (六本木/ワインバー)
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繁邦 (恵比寿/ビストロ)
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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
仮説思考入門 🗺 スタートアップの仮説思考 (1)
スタートアップで必要になってくるシーンが多い仮説の考え方について解説しました。またスタートアップの仮説の種類なども分類しています。 仮説思考シリーズの 1 つ目です。 Takaaki Umada の Web サイト 東京大学 FoundX の各種リソース •FoundX Review - 起業家向けノウハウ情報 •FoundX Resource - 整理された記事の紹介 •FoundX Online School - 30以上の学習ビデオ教材 •FoundX Founders Program - 個室の無償提供とコミュニティ •FoundX Pre-Founders Program - 起業準備プログラム •FoundX Fellows Program - アイデア探しの支援プログラム 更なる文献 •仮説思考 •イシューからはじめよ •スタートアップのピッチ方法 •スタートアップの科学的方
フロントエンドの技術選定
ある製品開発で管理画面を作ることになりました。その際にフロントエンドの技術に疎いプロジェクトマネージャーが技術選定から始める必要がありました。基本的に誰がやっても技術選定は難しいです。選定の成否は決めた時点では分からないからです。フロントエンドに詳しいメンバーがチームにいれば委譲したり、メンバーがなんらかの技術に精通していればその技術を選択するという考え方もあります。しかし、残念ながら、私たちのチームではそういう状況にありませんでした。そこで覚悟を決めて、分からないなら分からないなりに1から調査して技術選定を行うことにしました。 本稿では、主に次の内容について説明します。 どのように技術選定を進めたか どのような調査を行ったか 最終的にどういう視点で技術を選定したか 昔ながらのテンプレートを使ったサーバーサイドレンダリングは生き残れるか 私が引き継ぎをうけたとき、前任者がプロトタイプとして
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
スーパーコンピュータ「富岳」で学習した大規模言語モデル「Fugaku-LLM」を公開 : 富士通
PRESS RELEASE 2024年5月10日 東京工業大学 東北大学 富士通株式会社 理化学研究所 名古屋大学 株式会社サイバーエージェント Kotoba Technolgies Inc. スーパーコンピュータ「富岳」で学習した大規模言語モデル「Fugaku-LLM」を公開 日本語能力に長け、研究・ビジネス利用にも期待 要点 日本の計算機技術を用いて開発した日本語能力に優れた大規模言語モデルを公開 スーパーコンピュータ「富岳」の性能を最大限に活用した分散並列学習を実現 AI基盤モデルを科学研究に活用する「AI for Science」など革新的な研究やビジネスにつながる 概要 東京工業大学 学術国際情報センターの横田理央教授の研究チームと東北大学 大学院情報科学研究科の坂口慶祐准教授、富士通株式会社 人工知能研究所の白幡晃一シニアプロジェクトディレクター、理化学研究所 のMohamed
相談と丸投げは違うよと気づいた話 ─ サポーターズ内定者アルバイトで学んだこと ─ - CARTA TECH BLOG
はじめに 入社したてホヤホヤ、24新卒エンジニアのふっちーです。新卒として、社内にフレッシュな風をお届けすることを生業としています。 2023年の10月から、サポーターズで内定者アルバイトとして受け入れていただいていました。この記事は、内定者アルバイトの最終日にサポーターズで過ごした半年の振り返りとして、社内のブログに投稿した記事になります。入社前に気づくことができてよかった学びが沢山あったので、もしよければご覧ください！ サポーターズでのお仕事 内定者アルバイトではサポーターズのTech Studio（エンジニアチーム）に配属となりました。 初めて直接お会いする日、私が見つけやすいようにオフィスでサンマのぬいぐるみを振り回してくれていたOJT担当が強く目に焼きついています。 サポーターズで大事に飼育されているサンマ 具体的な仕事の内容については、私が週2勤務であるため大がかりなタスクに携
グリコ、障害で売上200億円の損失…ベンダのデロイトに損賠賠償請求の可能性
江崎グリコの公式サイトより ほぼすべてのチルド食品（冷蔵食品）が、社内のシステム更新作業に伴う障害により出荷停止となっている江崎グリコ。4月初めに障害が発生し、出荷再開時期がいまだに未定という異例の事態を受け、同社は今月8日、システム障害によって2024年12月期の営業利益が60億円、売上高が200億円下押しされる見通しだと発表した。業績に多大な悪影響が生じるため、グリコがシステム更新プロジェクトの主幹ベンダであるデロイト トーマツ コンサルティングに損害賠償を求めて法的手段を取る可能性も取り沙汰されている。今後の展開について業界関係者や専門家の見解を交えて追ってみたい。 グリコは業務システムについて、独SAPのクラウド型ERP「SAP S／4HANA」を使って構築した新システムへ切り替えるプロジェクトを推進してきた。旧システムからの切替を行っていた4月3日、障害が発生し、一部業務が停止。
グリップ (都電雑司ケ谷/イタリアン)
リクエスト予約希望条件をお店に申し込み、お店からの確定の連絡をもって、予約が成立します。 1 予約の申し込み ご希望の条件を当サイトよりご入力ください。 2 お店からのメール ご予約が承れるか、お店からの返信メールが届きます。 3 お店へ来店 予約が確定した場合、そのままお店へお越しください。
データ基盤を支える技術
主にクラウドの話してます - 広島 での登壇資料です。 https://omoni-cloud.connpass.com/event/315682/
Kaggleで学ぶ系列データのための深層学習モデリング
最近は画像コンペではモデリングの余地があまりないことが多いが、系列データのコンペはデファクトの（pretrain）モデルが確立しておらずモデリングで勝敗が分かれることが多い。ここで系列データとは、時系列データ、センサデータ、RNA等のシーケンスデータのようなデータを意図している。 このような背景のもと、これまでの系列データを扱ったKaggleコンペティションとその上位解法を振り返りながら、系列データの深層学習モデリングを俯瞰する。 紹介しているコンペ： - IceCube - Neutrinos in Deep Ice - Google - American Sign Language Fingerspelling Recognition - Stanford Ribonanza RNA Folding - HMS - Harmful Brain Activity Classifica
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