宇宙航空研究開発機構（JAXA）は、陸域観測技術衛星「だいち」（ALOS）による観測画像を用いて整備した、全世界の陸地の起伏を水平方向30mの細かさで表現できる標高データセット（30mメッシュ版）の無償公開を開始します。今回、日本を含む東アジア、東南アジア域から公開を開始し、順次、全世界の陸地（緯度82度以内）に拡大する予定です。（別紙1.参照） 今回、公開するデータセットは、全世界規模で整備される標高データセットとして現時点で世界最高精度を持つ「全世界デジタル3D地形データ」（別紙3.参照）の標高データセット（5mメッシュ版）をベースとして作成しており、30mメッシュ版としての高さ精度も世界最高水準です。本データセットは、科学研究分野や教育、地理空間情報を活用した民間サービス等での利用が期待されています。（別紙2.参照）

People analytics reveals three things HR may be getting wrong Bill James, the factory watchman turned baseball historian and statistician, once observed, “There will always be people who are ahead of the curve, and people who are behind the curve. But knowledge moves the curve.”1 Scott Gray, The Mind of Bill James: How a Complete Outsider Changed Baseball, New York, NY: Doubleday, 2006. Some compa

はじめに 今回は、マウスクリックで動画に対して追跡対象を指定し、リアルタイムに３次元空間内の物体を追跡をしてみます。テンプレートマッチングと比較して、計算量が少なく、回転しても追跡し続けることが可能な、特徴量を利用するアルゴリズムを使います。 OpenCV(Open Source Computer Vision Library)はBSDライセンスの映像/画像処理ライブラリ集です。画像のフィルタ処理、テンプレートマッチング、物体認識、映像解析、機械学習などのアルゴリズムが多数用意されています。 ■ OpenCVを使った動体追跡の例 (OpenCV Google Summer of Code 2015) https://www.youtube.com/watch?v=OUbUFn71S4s ■ インストールと簡単な使い方はこちら OpenCV 3（core + contrib）をPython

「goで書いたアプリケーションは実行ファイルひとつコピーするだけでいいのでインスコ超ラクチン」なんて思ってたんですが、 go1.4からnetパッケージを使っているアプリケーションは、フツーにビルドするとdynamic linkになるようになってました。 $ cd /path/to/your_app $ go build $ file your_app your_app: ELF 64-bit LSB executable, x86-64, version 1 (SYSV), dynamically linked (uses shared libs), not stripped そんなわけで別環境にバイナリコピーしても動かないケースが発生して超絶アタマを悩ませることになるのですが、 そんなときは以下のようにbuildすればstatic linkになってくれるようです。 $ go build

自分がプログラマから起業して沢山失敗したので、同じミスをプログラマ、エンジニアの方にして欲しくないという想いから、よくある失敗をまとめました。(常に追加中) プログラマでなくても、フリーランスや起業する方に役立つでしょう。 特に技術分野の経験だけしかない人は、気をつけましょう。 技術以外の大量の会社関連の知識、実行能力、実行する時間、経験が必要になります。 従業員との最も大きな違いはリスクかと思います。 従業員は金銭的なマイナスリスクは非常に少ないですが、フリーランスや取締役は数百万円以上のリスク負うことが非常に多いので、リスクヘッジをするための知識と経験が(嫌でも)多く必要になります。 技術も持っているのでプロダクトを作りたい方も多いと思いますが、会社の場合プロダクトを作るだけではなく、市場で勝てるプロダクトを作る会社組織も同時に作らなくてはなりません。どのような人材をどの順番でどのよう

Send feedback Choosing a Network Connectivity product Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Google's external connectivity solutions enable you to connect your non-Google Cloud networks to Google in the following ways: To Google Cloud, which lets you access your Virtual Private Cloud (VPC) networks and Compute Engine virtual machine (VM) instances f

Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. VPC networks A Virtual Private Cloud (VPC) network is a virtual version of a physical network that is implemented inside of Google's production network by using Andromeda. A VPC network does the following: Provides connectivity for your Compute Engine virtual machine (VM) instances. Offers native i

「AWS VPCを使ってよくやるネットワーク構成」。実際に「よくやる（やられてる）」のかどうかは、正直、僕の狭い観測範囲内でのことなので自信は持てないけど、それはこんなん↓だ（手書きでゴメン）。 VPC を作成 VPC 内に2つのサブネットを作成 そのうちの片方のサブネットをプライベートサブネットとする 実際には「プライベートサブネット」という設定が存在するわけではなく、以下の2点のようなことを実施することでプライベート扱いとなる（と理解している...） 片方のサブネット用のルートテーブルからはインターネットゲートウェイへのルートを外しておく そのサブネット内に建てるインスタンスにはグローバル IP アドレスを割り当てない パブリックサブネットの方に、踏み台サーバ（ bastion ）や NAT サーバを置く 踏み台サーバを経由して、プライベートサブネットの方にあるインスタンスに ssh

PaizaやAOJなどのオンラインプログラミングを久しぶりにやると、忘れてることが多いのでメモ。 標準出力を扱う方法がいくつかあるので、状況によって使い分けます。 scala.io.StdInオブジェクトを利用 scala.io.Sourceオブジェクトのstdinメソッドを利用 java.util.Scannerクラスを利用 単一行を読み込む場合 単純に一行読み込みたい場合はio.StdIn.readLine()を使用します。 例：スペース区切の文字を昇順ソートして出力

昨年（2015年）、データ分析の大会では世界的な権威であるKDDカップで2位を獲得後、KDDカップのチームメンバーとともに「データサイエンティストの思考法～KDD Cup世界第2位の頭の中～」というタイトルでIT Leadersに寄稿していたソリューション企画・コンサルティングセンター　西川大亮さん。寄稿を終えたところで西川さんとデータ分析との関係についてお話を伺いました。 ―― IT Leadersへの寄稿お疲れさまでした。今回の連載で何か反応がありましたか？ 事例紹介でも製品紹介でもない、珍しいタイプの講演依頼もあり、今までにない貴重な体験をさせていただきました。その他の反応として嬉しかったのは、記事を読んで社内の営業さんから「よくわかった」と声を掛けられるようになったことでしょうか。システムインテグレーターであるNSSOLの中ではデータ分析は異質であり、SEの業務とは違うので、何をし

DeepLearning を中心にNLP・CV・RLでどのような進歩をしているかざっくりまとめました。Read less

試行錯誤しながら手に入れた部下や後輩を半年で１人前にするコツをまとめました。 嫌な先輩から、まあまあの上司になるまで まずは私の経歴を少し。昨年独立するまで外資で働いていました。新卒で入ったのは少数精鋭にしたって、いくらなんでも少なすぎない？　と人事の肩を揺さぶりたくなる部署でした。 入社2年目には「もう１年いるんだからシニアだね！後輩指導よろしく」と宣告され、必死で３人指導してのち転職。その後はプロジェクトごとに部下を持っていました。独立した現在は外注マーケターとしてトレーニング業務も担当することもあります。合計で指導した部下・後輩は約10名前後。 最初は最悪の上司だったと思います。詳しくは「いつの間に自分が「細かいことにウルサイ嫌な先輩」になっていた 」に書きましたが、もうタイトルだけでお察しください案件。自分でもこれはいけないと思い四苦八苦した今、半年くらいで「いいね、それで行こうか

Etsyはアメリカを中心に、手作り商品を売り買いするハンドメイドクラフターのためのマーケットプレイスである。サービスのリリースは2006年頃で、主婦層を中心にハンドメイド系製品の売り買いではダントツの存在。EC系のマーケットプレイスとしては、Amazon, Ebayと共に確固たる地位を築き上げてきている。2015年より日本国内でも利用可能になっている。 Etsyに関する主な統計 登録メンバー数: 5,400万購入側アクティブユーザー数: 2,500万販売側総ユーザー数: 160万販売側ユーザーの所在国数: 83登録商品数: 3,5002015年のグロス売り上げ: 23.9億ドルニワトリと卵の問題に直面しがちなプラットフォーム型ビジネス今回事例として取り上げたUber, Airbnb, Etsyの3つは、いわゆるプラットフォームと呼ばれるタイプのサービスで、ユーザー同士が売買、もしくはサービ

(編注：2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次： さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき？ SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット