A Survey of Collaborative Filtering Techniques(Xiaoyuan Su and Taghi M. Khoshgoftaar, 2009,Advances in Artificial Intelligence) 仕事で協調フィルタリングについて調べる必要が出てきたのだが、あまりよい日本語の文献を見つけられなかったため（後にしましま先生の文献を見つけた）やむなく英語の論文を検索したところ、 上記のよいサーベイ論文を見つけた。というわけでこのサーベイ論文に書かれていることに自分なりに調べたことを加えて、自分用にまとめておく。 また、一部の人達の間ではとても有名なしましま先生の論文（ドラフト版）があるので、英語が苦手な人はそちらをご覧になるとよいと思われる。 協調フィルタリングは、一言で言えばユーザとアイテムのマトリックスを用いた顧客への商品のレコメン

最近、社内勉強会で機械学習についてエンジニアに説明する機会があり、その際にKaggleについても説明しました。一方で うーん、「Kaggler はパラメータチューニングやアンサンブル等の自明でインクリメンタルな改善『しか』できない」というような誤解はどうやって解いていけばいいんだろう。— im132nd (@im132nd) 2018年4月4日 という話もあり、(特にデータサイエンティスト以外の職種の人が)Kaggleをやる意義/メリットについてまとめてみました。ガッと勢いで書いたので、項目に結構被りがあります。なお、書いている本人はKaggleほぼ初心者であまり説得力がないです。Kaggle Masterの人がもっといいエントリを書いてくれるのを期待しています、議論の叩き台エントリです!! Kaggleをやる意義/メリット 様々なデータセットを触ることができる kernelでデータ分析の

ディープラーニングの大流行の中、様々なフレームワークが登場し、気軽にプログラミングができるようになりました。しかし、そんな中どのフレームワークを選べば良いかわからないという人も多いと思います。そんな人に少しでも参考になればと思い記事を書きます。 はじめに Chainer 特徴 柔軟な計算グラフの構築が可能 Pythonによる実装 直感的な計算グラフの構築が可能 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ Keras 特徴 とんでもなく簡単に計算グラフを記述可能 高速計算ライブラリのディープラーニング用ラッパー もはやプログラミングの経験すら不要 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ TensorFlow 特徴 圧倒的な利用者数 テンソル計算を行うライブラリ Define and Run 追加のライブラリが豊富 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ PyT

This tweet is recursive. https://t.co/bZISaPd3Ts— Quine Tweet (@quine_tweet) 2016年9月19日 「このツイートはありません」となっていますが、URL をクリックすれば自分自身に飛べます。 以下、このツイートが生まれるまでの経緯を長々と書きます。 問題設定 そのツイート自身の URL を埋め込んだツイートを作ります。ツイートの URL はツイートをした後でないと決まらないし、ツイート文面を後から更新する手段はない（と思う）ので、単純ですが意外に難しい問題です。 調査 ご存知のように、現在のツイートの URL は次のような形式です。 https://twitter.com/<username>/status/<id>username はそのままなので、id を事前に予測できれば解決です。*1 調べてみるとこの id

こんにちは、チーフエンジニアの id:hakobe932 です。 はてなでは毎週、社内技術勉強会を開催しています。先週の勉強会では現在開催中のはてなインターン2016の参加者のみなさんもインターン生も参加して、いっしょに技術交流を行いました。 このエントリでは、そこで発表した、契約による設計の紹介をしたスライドを公開します。 契約による設計はBertrand Meyer氏によるオブジェクト指向入門*1という書籍で紹介されている考え方です。 オブジェクト指向入門 第2版 原則・コンセプト (IT Architect’Archive クラシックモダン・コンピューティング) 作者: バートランド・メイヤー,酒匂寛出版社/メーカー: 翔泳社発売日: 2007/01/10メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 11人 クリック: 307回この商品を含むブログ (130件) を見る 契約による設計で

こんにちは。会員事業部の丸山です。 エンジニアが開発を開始する時にはタスクの見積もりとスケジュールを作成行って、実装を進めていくと思います。 しかし1ヶ月を超えるような規模の開発をする場合、なかなか予定通りの期日に終わらなかったりすると思います。 そして大抵の場合、増える方向になりますよね。 今回はそういうことにならないために、私が気をつけていること・実践していることをいくつか紹介したいと思います。 見積もりとは まずは「見積もり」とは何なのかを正しく理解したいと思います。 一般的には「見積もり」＝「全タスクとその工数を洗い出す」というものだと思います。 しかしここで以下のことに気をつける必要があります。 見積もりとスケジュールとコミットメントは違う 見積もりとはあるタスクがどれだけの工数(規模)なのかを算出することです。 対して、スケジュールとはあるタスクがどれだけの工期(期間)なのかを

あけましておめでとうございます。 2016年になり、早速今日から仕事はじめのところも多いと思います。ということで、今年の抱負でも簡単に書きます。 2016年1月付でシニア・プリンシパルエンジニアになった 参照: エンジニアの働き方 | キャリア採用 | 採用情報 | GMOペパボ株式会社 前回の2015年の記事でも簡単にふれたように、ペパボではエンジニア職位制度が刷新され役職名の変更と、新たな上位の役職が追加されました。 hb.matsumoto-r.jp その新たな上位の役職がシニア・プリンシパルエンジニアと呼ばれており、1月付で僕が初めて就任することになりました。ということで現在はシニア・プリンシパルは僕だけとなります。 外での活動は目立っているが、一緒に会社に入ってエンジニアとして仕事をしてみると意外と思ってたより普通…というような印象を与えてしまうのは避けたいという思いがありました

私は毎日、 Teamed.io で働くことに興味のあるプログラマから何通かメールをもらいます。彼らへの最初の質問は「あなたのレートは？」（ 当社は時給ベースで給与を計算します ）ということです。何より驚かされるのは、2つの方向性で、誤った試算をしているプログラマが多く見られるということです。 時給5ドルから500ドル（600円から60,000円）まで答えはさまざまです。決して否定はしませんが、私自身で代案を出してみます。このブログ記事では、どういった要素を計算に入れるか、または入れないかを述べたいと思います。私の個人的なキャリアもありますが、これが業界のスタンダードとは思わないでください。あくまで客観的で論理的だと思っていますが。それでは説明しましょう。 オープンソースへのコントリビューション ソフトウェア開発者にとってまずポイントとなり、かつ重要となる特性です。あなたはオープンソースプロ