現地就職してからの1年とその前後 - はまさき
ここ何年か、ベイエリアで遭遇することがちょこちょこある堤さんがサンフランシスコで就職して1年が経ちました - Over&Out その後というのを書いていたのを見た。偶然にも同じような時期にサンフランシスコにある会社に就職していたので、堤さんとお会いした時にたまに示し合わせるのが面白い。プロモートおめでとうございます。何でこの前言ってくれなかったの！ 1年前の就職活動 ここに辿り着いた後は「どうにかなるもんやな」というのと「いやはや全然出来ないな」というのを、毎日とか毎週とかの周期で繰り返しているけれど、仕事が決まるまでの間はもっとしんどかった。 妻がちょうど最近Tradecraftというこの辺のスタートアップ野郎を生み出すトレーニングプログラムに応募して、電話面接、オンサイト面接を経ているのを目の前にすると、忘れかけていた当時の感覚が思い出されてくる。 すぐ甘えるので環境を強制する レジュ
Googleの研究者が教える、良い機械学習プロダクトを実装するための43のルール
Google のリサーチ・サイエンティストである Martin Zinkevich 氏によって書かれた、機械学習を使った良いプロダクトを開発するためのコツを集めた記事。エンジニアが良い機械学習プロダクトを作るには、機械学習の専門知識が無いことに苦心するのではなく、得意なエンジニアリングの技術を活かすことが重要、というのが主な趣旨です。 紹介記事：Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering はじめに ほとんどの問題はエンジニアリングに関する問題である 性能向上は、良い機械学習のアルゴリズムではなく、良い素性によってもたらされる 機械学習の前に ルール1. 本当に必要になるまで機械学習を使わない ルール2. まず指標を設計、実装する ルール3. ヒューリスティックが複雑になりすぎる前に、機械学習に移行する フェーズI
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