IT業界に現れた第６の世界 - レベルエンター山本大のブログ
Joelの5つの世界というのをご存知だろうか。 （知らなければ是非、一読を→Joel on Software - 5つの世界） ５つの世界というのは −パッケージ −インターナル −組み込み −ゲーム −使い捨て の５つである。 このところは、スマートフォンアプリ開発という第６の世界が出現していると僕は考えている。 先日のエントリ「人月は悪どころか、ものすごい善かもしれない - 山本大の日記」のブコメで、上述の５つの世界を例にあげて、もっと考察が必要だと指摘してくれた人がいる。 僕はスマフォ関連の開発は５つの世界のどこにも当てはまり、どこにも当てはまらない世界だと思う。最近は、どういう切り口でIT業界を切ったとしてもどこにもホットトピックとしてスマフォが出てくる。パッケージだろうが、ゲームだろうが、SIだろうが、無差別であり、当然組み込みの世界にとても近い。どの世界の専属でもないが、Joe
人月は悪どころか、ものすごい善かもしれない - レベルエンター山本大のブログ
人月計算は、悪だ。 という話はソフトウェア産業にいるエンジニアだったら、誰でも聞いたことがあるだろう。 よく言われる人月計算の悪とは、管理者の意識から個人個人の能力差などの情報が失われることが根本だと僕は考える。 悪影響の一例としてエンジニア単価に能力差が反映されないという点がある。 また別の例として「10人月の工数の作業も20人でやったら0.5ヶ月で終わるんじゃね？」 という単純計算による安易な管理が横行しデスマを生む原因となる。 「人月」の捉え方はともかくとして、すくなくとも良い評判を聞いたことがない。 しかし、僕は最近、人月計算とはとてつもない善ではないかという考え方になっている。 とくにエンジニアに対して「善」、というよりもエンジニアに対して優しさをもって考えられた仕組みだと感じて仕方ない。 人月の神話 作者: フレデリック・P・ブルックス Jr.,滝沢徹,牧野祐子,富澤昇出版社/
機械学習と決定理論（atwikiモード） - Novpat's Lab @ ウィキ
#contents() *機械学習 &font(green){学習データセット$$\rm x$$から確率分布$$P(\cdot)$$を推定することを機械学習という。}とくに、単一データからなる学習データセット$$\rm{D} \ni x_i$$から確率分布$$P(X)$$を推定することを教師なし学習といい、二つ（以上）のデータからなる学習データセット$$\rm{D} \ni (x_i, y_i)$$から結合分布$$P(X,Y)$$もしくは条件付き分布$$P(Y|X)$$を推定することを教師あり学習という。 無作為抽出されたサンプル集団から元の確率分布を推定することになるので、機械学習は&bold(){推測統計学}と関係が深い。実際、機械学習で使う技法の多くは推測統計学のものである。 機械学習には、大きく分けてパラメトリックなアプローチとノンパラメトリックなアプローチとがある。パラメトリック
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