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都市に住むことの本当の価値とは?――「東京一極集中の弊害」論の誤り 『東京どこに住む?』著者、速水健朗氏インタビュー 情報 #新刊インタビュー#都市間格差#東京どこに住む? 今、世界中で都市への人口一極集中が起きている。日本においても東京中心部の移動が活発化する中、政府は地方移住の促進など人口拡散を目指す政策を進めている。しかし、そもそも都市への人口集中は何が問題なのか。どこに住むかの重要性がかつてなく高まっている現代において、都市に住むことの本当のメリットとは何なのか? その真相に迫った本『東京どこに住む? 住所格差と人生格差』(朝日新書)の著者、速水健朗氏にお話を伺った。(聞き手・構成/大谷佳名) ――今日は『東京どこに住む? 住所格差と人生格差』の著者である速水健朗さんにお話を伺います。この本のテーマについて教えてください。 いまの日本の人口政策は、東京への人口一極集中を食い止めて、
都市に住むことの本当の価値とは?――「東京一極集中の弊害」論の誤り 『東京どこに住む?』著者、速水健朗氏インタビュー 情報 #新刊インタビュー#都市間格差#東京どこに住む? 今、世界中で都市への人口一極集中が起きている。日本においても東京中心部の移動が活発化する中、政府は地方移住の促進など人口拡散を目指す政策を進めている。しかし、そもそも都市への人口集中は何が問題なのか。どこに住むかの重要性がかつてなく高まっている現代において、都市に住むことの本当のメリットとは何なのか? その真相に迫った本『東京どこに住む? 住所格差と人生格差』(朝日新書)の著者、速水健朗氏にお話を伺った。(聞き手・構成/大谷佳名) ――今日は『東京どこに住む? 住所格差と人生格差』の著者である速水健朗さんにお話を伺います。この本のテーマについて教えてください。 いまの日本の人口政策は、東京への人口一極集中を食い止めて、
最近、Elastic BeanstalkやECSと戦っているSREチームの菅原です。 P5をやりたいのにPS3もPS4も持っていないので指をくわえて羨ましがっている毎日です。 この記事では、突然のアクセス増に備えるために、MySQLのスレーブを1〜2時間でスケールアウトできるようにした話を書きます。 MySQL on EC2 クックパッドは周知の通りAWSを利用していますが、主要なデーターベースについてはAmazon RDSではなくMySQL on EC2を使っています。 これは以下のような理由によるものです。 歴史的な経緯: AWS移行当時、RDSが無かった。また、移行後もしばらくはTritonnを使っていたため、RDSを使うことができなかった オンラインメンテナンスの実現: VPCルートテーブルを使った仮想IPとMHA for MySQLを使ってダウンタイムゼロのマスタDBの切り替えを
こんにちは!16新卒デザイナーの末安です。 実はわたし、昨年の春にメルカリが新卒採用を始めたことをたまたまSNSで知り、最初は興味本位で応募しました。面接を重ねるごとに、日本発で海外を獲りにいく、というチャレンジングな環境の中にとびこみたい、という気持ちが強くなり、メルカリへの入社を決め、今に至ります。 (応募時に提出したのはポートフォリオだけです) 4月から半年間にわたって行われていた新卒研修が9月末に終わりました。 今回は、入社してから半年間、携わる機会が多かったバナーのデザインについてお話します。 (記事中ではバナーの話にしか触れませんが、もちろん、並行してサービスに関わるデザインも多く行っています!) (半年間お世話になったメンターのお2人と) バナーのデザインは物足りない? わたしは学生時代、いくつかのサービスのデザインに携わり、全てを任されるという経験をしてきました。 しかし、
こんにちは、藤本です。 みなさん、AWS Answers活用していますか? 本日はAWS Answersにあるサービス制限の管理手法をご紹介します。 AWS Answersとは? AWS Answers は、AWS アーキテクトが開発したドキュメントやソリューションのリポジトリで、AWS クラウドを構築して拡大するのに役立つ方法を説明しています。アカウント管理、モバイルアプリケーション、ネットワーキング、セキュリティといったさまざまなトピックについてのガイダンスを入手できます。AWS のベストプラクティスや規範的なアーキテクチャ戦略、および AWS アカウント内で数分でデプロイできる自動化されたソリューションなど、各カテゴリにおける一般的な質問の回答を得られます。 AWS Answers(クラウドでのアプリ設計、開発、運用に関するよくあるご質問) | AWS Developers.IOでも
CSS Nite LP47「Coder’s High 2016」で発表した 「コーダー白書2016」のアンケート結果を公開いたします。 コーダー白書2016 業務でHTMLコーディングをしている方を対象にしたアンケートを実施し、 CSS Nite参加者、ネットからの投票で401名の方にご協力いただきました。 コーダー白書 全結果 http://wd-flat.com/coder/enquete2016.pdf 更新履歴 2016/10/02 追加加筆 70〜77ページ 男性女性・職種・働き方・年代別の平均年収を追加しました。 コーダー白書アンケート項目 回答者属性 性別 / 業務 / 年齢 / コーディング歴 / 働き方 / メイン業務 / スマートフォン機種 技術 全体編 経験がある技術 / 使用している技術 / 使用したい技術 / バージョン管理 技術 コーディング編 メインエディタ
次世代システム研究室のJK(男)です。よろしくお願いします。 今回はDeep Q-Learningという手法でFXをやってみたので紹介します。前回のブログでは、LSTMというディープラーニング(Deep Learning; 深層学習とも)の一種を使って、株価変動の予想をしました。これは「教師あり学習」という手法で、コンピュータに常に「正解」を教えて学習させます。でも、よくよく考えると金融商品って時間変動の予想が最終目標じゃないですよね。最終目標は(基本的に)金融商品の売買で儲けること。つまり予想を元に、いま売るのか、買うのか、何もしないのか、という「行動」を決めることです。完全に未来がわかるのでもない限り、この行動に「正解」が無いことがわかります。 完全に予想するのは無理(短期的には買ったり負けたり)かもしれませんが、長期的には儲けるような「方針」は立てられるかもしれない。このように「方針
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook 機械学習編1(基礎編)では、最も初歩的な分類器である単純パーセプトロンを題材に、機械学習の基本について勉強しました。機械学習編2(実用編)では、実問題に機械学習を適用する上でのコツや、各種の機械学習アルゴリズムの使い分け、高次元データへの対処法、といったトピックについて解説していきます。 実問題に機械学習を適用する タスクを定義する データを特徴ベクトルに変換する 評価方法を決める 正解データの正例と負例は均等に ベースラインとなる手法を実装する 実データに向き合うときの心構え 機械学習のワークフロー 1. 前処理 データセット作成 サンプリング 特徴抽出 欠損値・欠測値への対応 値のスケーリング 特徴選択 次元削減 2. 学習 モデ
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook この章では機械学習について、Webサービスの開発で必要とされる知識を中心に、とくに自然言語処理にフォーカスしながら解説します。 Webサービス開発と機械学習 実現困難な機能の例 闇雲な実装 もう少しましな実装 機械学習によるパラメータ決定 分類問題のための機械学習手法 パーセプトロン 判別アルゴリズム 学習アルゴリズム 特徴量のとり方 形態素解析 量をともなう特徴 組み合わせ特徴量 モデル 機械学習の種類 教師あり学習 分類 (質的変数の予測) 回帰 (量的変数の予測) 教師あり学習でのデータセット 教師なし学習 クラスタリング 次元削減(次元圧縮) 頻出パターンマイニング 異常値検出 アルゴリズムの評価 訓練データとテストデータ 学
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