エントリーは10社、内定は5社 水谷健彦氏(以下、水谷)：エントリーは何社したかな？ 大手広告代理店内定者：エントリーは10社くらい……。ESを出すところまでですか？ 水谷：うん。 大手広告代理店内定者：ESを出したのは10社くらいですね。 水谷：10社くらいね。 大手広告代理店内定者：はい。 水谷：10社にESを出して、内定は何社？ 大手広告代理店内定者：内定は5社です。 水谷：5社ね。 大手広告代理店内定者：はい。 水谷：面接に進んだのは、全部？ 大手広告代理店内定者：面接には一応全部進みましたね。 水谷：10社に出して、10社で面接に進んで、5社内定。 大手広告代理店内定者：はい。 内定が出たのは保険会社、広告代理店、精密機械メーカー 水谷：じゃあ残りの5社っていうのは？ 大手広告代理店内定者：落ちちゃいました。 水谷：落ちたんだ。辞退とかじゃなくて落ちたのね。 大手広告代理店内定者

いま、もっとも人気のあるReactですが、私は検討の結果Cycle.jsを選びました。Cycle.jsの概要や使い方、魅力をお伝えします。 多くの開発者はアプリ開発時になんらかのフレームワークを利用しているでしょう。フレームワークは複雑なアプリ構築の手間をなくし、時間を節約します。利用者が多いからか、最高のフレームワークや、フレームワークの何を学ぶべきかなどの話題があふれています。 Reactは現在もっとも人気のあるフロントエンドフレームワークで、大きなコミュニティもあります。支持する人もいれば、言われているほどには良くないという人もいまが、私はReactでWebアプリに対する考え方や開発方法が変わりました。 Webアプリの開発方法の検討さえせずReactを使い始めましたが、じわじわと人気が出ている新しいリアクティブ・フレームワーク「Cycle.js」を試すことにしました。そこで学んだリア

※サンプル・コード掲載 あらすじ scikit-learnはpythonで使用できる機械学習ライブラリですが、元々とても多くの推定器（Estimator）が実装されています。 ただ、どのEstimatorを使えばよいのか最初から決めるのは経験則や広範囲な知識が必要なのでなかなか難しいです。 そのため、一括で全部試してしまってその結果から良さそうなモデルを選定していくという方法を取ると効率がよいため、その方法をご紹介します。 1. 環境構築 環境はpython3を使用します。 必要なライブラリをインストールします。 また、日本語の処理にmecabが必要なので、それもインストールします。 #数値計算・機械学習系 sudo pip install pandas sudo pip install scikit-learn sudo pip install scipy #mecab sudo apt

「リアルタイムAI」にGoogleと異なる手法で挑むMicrosoft　「BrainWave」プロジェクトとは？：鈴木淳也の「Windowsフロントライン」（1/3 ページ） コンピュータの世界は日進月歩だが、昨今は「AI（Artificial Intelligence）」と呼ばれる世界での進歩が目覚ましい。 現在、SoC（System on a chip）やデバイスを提供するメーカーらは「インテリジェントエッジ」を標ぼうしてAI処理の一部を末端のデバイスに肩代わりさせることで、反応速度の向上やネットワーク負荷の軽減に向けた取り組みを行っており、注目の技術としてこの分野での話題が増えている。 例えば、本連載でも取り上げたAIチップ搭載のコプロセッサ「HPU（Holographic Processing Unit） 2.0」を採用するMicrosoftの「HoloLens」次世代モデルがその

以下の3コマンド、これだけでプロジェクトに必要な開発環境ができあがる。そんな環境を Docker で作ってみませんか？ $ git clone https://github.com/dataich/sample-docker.git $ cd sample-docker $ docker-compose up こんにちは、Typetalkチームのエンジニアの吉田です！ 新しいエンジニアがチームに入ってきてまずやることは、DBやWebサーバなどの開発環境を構築することでしょう（9月に新しい人がチームに入ります、やったね！）。 Typetalkチームでも以前はREADMEに記述された手順に従って、開発者が個別に構築していました。その際READMEに書かれたミドルウェアのバージョンが古かったり、実は手順そのものが変わっていたりすることもあり、ハマることもありました。また、複数のプロジェクトで違う

こんにちは、zenboですm( _ _ )m これからPythonの知識ゼロから学習していきたいと思います!(^_^) #そもそもなぜPythonをやろうと思ったの？ 近年、AIの注目度が格段に上がりました、それが、機械学習やディープクラーニングの技術の発展です。 この中で、今後ITの世界でやっていくには、今ぐらいから、AIについて学んでおくべきだと思ったのです。 そんな時、あるネット記事を読みました、そこには、AIの作成にはPythonが勧められていました！ここで、Pythonに興味を持ち始めました #今の所Pythonってマイナーな感じがするけど... 確かに今の所日本では、そこまで有名じゃありませんが 海外では、とても使われていて、 YouTube Dropbox Instagram などがあります。 この情報を見て、Pythonの学習を決心しました。 では次から実際に学習を始めてい

「800万円以上で指名されたユーザー」の80％がGitHubアカウントの入力をしていました。「400万円以下でしか指名されなかったor1指名もされなかったユーザー」と比べ、 約2倍と大きな差！ 同様にQiitaアカウントやその他URLも、「800万円以上で指名されたユーザー」では60％以上が入力しており、「400万円以下でしか指名されなかったor1指名もされなかったユーザー」と比べ、2倍以上の差となりました。 普段からアウトプットを残しておくことが高い評価につながると言えそうです。記載できるアウトプットがある方は、ぜひ記載してみてください。 レジュメ（職務経歴書）は面倒くさがらず書き込むのがベスト！ 転職ドラフトには年収評価シートというものがあり、今まで関わったプロジェクトについてチェックボックスとフリーテキストで入力してもらっています。 そこで、年収評価シートのフリーテキスト欄にどれだけ

ぼくはストレス解消のために運動をするのが好きじゃなかった。 確かに、みんなでワイワイとサッカーやテニスをして、それが楽しかったら良いストレス解消になると思う。 でも、スポーツのために多くの人を集めるというのは結構大変で、日常的にそれをやるのは難しい。 だから、現実的に運動をストレス解消法にしようと思ったら、1人で走ったり、トレーニングをすることになる。 でもそれも「どうなんだろう」と思っていた。 大会に出るなどの目的もないのに（一応、ストレス解消という意味では目的はあるけど）、1人で黙々と走るのはなんかつまらなそうだ。 走ることの疲労で、逆にストレスが溜まりそうな感じもする。 「ストレス解消 = 楽しいことをする」なんだから、 だったら「ゲームしたり」「漫画読んだり」すればそれでいいじゃん。 そう思っていた。 そう思っていた時期がぼくにもありました。 そんなぼくが、今では毎日走ったり、エア

アマゾンエコーやグーグルホームなど、「家庭用AIスピーカー」（家庭用AIアシスタント）の人気・需要が爆発的に高まっている。 今年6月初旬、市場調査会社トレンドフォースが発表した統計資料では、2016年に全世界で販売されたサービスロボットの47.4％が家庭用AIスピーカーだったことが明らかにされた。これまで、サービスロボットとしては「ルンバ」など掃除用ロボットが1強だったが、家庭用AIスピーカーの登場によりその勢力図が変わりつつある。 家庭用AIスピーカーは人間の日常会話を理解し、家庭におけるさまざまなタスクを処理する。IoT家電製品の電源オン/オフ、音楽再生、ニュースの読み上げ、ショッピングなどその用途を挙げれば枚挙に暇がない。そんな家庭用AIスピーカーのなかでも特に人気が集中しているのがアマゾン・エコーで、2016年は全世界的に約520万台が売れたとされている。 家庭用AIスピーカーの普

The Rounds, a sustainable “household restocking” service, wants to prove that last-mile logistics can be done both efficiently and profitably. Now, it’s claiming a significant milest