Heroku元CTOによる『ベルリンのスタートアップシーンへの旅』 | POSTD
Heroku社のCTOとして過ごした6年間は、私のキャリア人生において最も実りの多い経験となりました。では、次のステップとして進むべき道は？ 2014年1月2日、片道切符を手に私はドイツに向かいました。 それ以前の私の生活（仕事や友人との交際など）のベースはサンフランシスコにありました。海外で暮らした経験は一切ありません。それにも関わらずドイツへの渡航に踏み切ったきっかけは、ヨーロッパのスタートアップシーンで活躍する人々と接触したいという1点に絞られます。ただし、突然「仲間に入れてください」と言って現れた私に、彼らがどんな反応を示すかについては、多少の不安があったことは認めなければなりません。 ヨーロッパに到着して私が目にしたものは、活気に満ちた企業や人々からなる活発なコミュニティで、彼らは私を心から歓迎してくれました。この投稿では、そもそもどうして私がヨーロッパに赴いたのか、そこでどんな
ディープラーニング（深層学習）を用いたビジネスモデル | POSTD
英DeepMind社の買収が発表されました。これをきっかけにディープラーニングの裾野が広がり、大きなチャンスにつながると期待され、多くのスタートアップの間で機運が高まっています。つまり、Google、Facebook、Yahoo、Microsoftのような社内で技術を確立している大手企業に限らず、スタートアップやすべての企業がディープラーニングの恩恵を受けられる可能性があるということです。 私が考える主な留意点は以下のとおりです。 ディープラーニングは膨大な数のトレーニング用データセットが必要となりますが、大量のデータが頻繁に流出するようなことはあってはなりません。 どのようなアプリケーションにディープラーニングが組み込まれるかといった疑問が浮上しています。すでに汎用性の高いアプリケーションや、いくつかの付随するアプリケーション、または数多くのアプリケーションに使われる可能性もあります。ビ
機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
HackerNews翻訳してみた
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