（訳者注: 検定手法について、この記事には一部内容が古い部分があります。Optimizelyは現在、両側検定を採用し、独自開発したより精度の高い統計手法(Stats Engine)でテスト結果を表示しています。Stats Engineに関する記事: 日本語 ・ 英語 ） 私たちがSumAllでA/Bテストを一斉にスタートさせて6ヶ月が経ち、あまりよくない結末を迎えました。それは勝算があるとした結果のほとんどが新規ユーザーの獲得改善にはつながらなかったことです。それどころか、私たちは失敗したのです。そして私の一番の責任はユーザー獲得の増加であるということを考えると、本当に最悪の状況でした。私にとっても、私のキャリアにとっても、そしてSumAllにとっても。 過去に A/BテストとWebサイト･パーソナライゼーションの会社 に勤めていた経験から（はっきり言うとMonetateはOptimize

質問する 面接後、私たちは候補者に対して、面接者が候補者を解決へと導く過程でどのくらい協力的だったかについて質問します。候補者に情報を与え過ぎることなく、不要な要素を取り除くようなヒントをタイミングよく与えるためには、多くの練習（そして多くの繰り返し）によって習得した繊細な技術が必要ですが、これはどの程度重要なのでしょうか。 結論を言えば、これができるかどうかは大変重要です。 候補者がその企業への就職を前向きに考慮するかどうかという点では、面接者が上手にヒントを与えられることには極めて高い有意性 （効果量2.95でp < 0.00001） が見られました（前と同様に、面接がうまくいったかどうかを補正しました）。 協力の度合いと積極的な関与について、候補者が面接者に対してどう感じたかを以下に記載したのでご覧ください。この特性を定量化するのは少々難しいのですが、実際のところ、ヒントの質とは、よ

(注：2017/06/22、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) このような経験はありませんか？「ローカルのコミットをし過ぎてしまったことに急に気づいて ローカルコミットを書き直している最中 、rebaseしすぎてしまい、自分が思い描くような履歴になっていなかった」。どうですか？　私はあります。そのような時、「ただ CTRL + Z で開始時に戻れればいいのに……」と思います。もちろん、決してそんなに単純ではありません。 GUI でさえもです。 そんな絶望的な瞬間を経験することがあったので、 git undo コマンドを独自に作成する決心をしました。以下に私のアイデアと、そこに行き着くまでの過程を紹介したいと思います。 Reflog Gitのundo操作を行うために私が最初に目を付けたのは、reflogです。「 reflogとは何だろう？ 」と思うかもしれませんね。Gi

この記事は、去年私が書いた「Machine Learning in a Week（機械学習に挑んだ一週間）」という記事の続編です。その記事では、私が5日間集中的に機械学習を学び、のめり込んでいった経緯について説明しています。 機械学習に挑んだ一週間 一般の人にとって機械学習の分野に足を踏み入れるのは、無謀なことに思えるでしょう。medium.com 私は順調なスタートを切った後も、時間を見つけて勉強を続け、およそ一年後には、仕事で機械学習を活用した初プロジェクトを立ち上げることができました。そのプロジェクトでは、さまざまなタイプの機械学習や自然言語処理（NLP）の技術を駆使して、 Xeneta の 潜在顧客の特定 を行っています。 趣味でやっていたことが仕事になって、とても嬉しかったです。 同時に、仕事として機械学習を利用するのは博士号を持つ限られた人だけだ、という思い込みも払拭されました

(訳注：2015/10/31、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) (訳注：2015/11/1、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を再修正いたしました。) 訳：　プロジェクトが長引くほど、私のGitのコミットメッセージは情報が薄くなっていく。 イントロダクション | 7つのルール | ヒント イントロダクション：なぜ良いコミットメッセージを書くことが重要か Gitのリボジトリのログをランダムに閲覧すると、ひどいコミットメッセージを目にすることがあります。例として、私が昔書いたSpringにコミットした これらのgem を見てみましょう。 $ git log --oneline -5 --author cbeams --before "Fri Mar 26 2009" e5f4b49 Re-adding ConfigurationPostProcessorTest

(訳注：2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト（クリック誘導）記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms（ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える） はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの 本 を書きました。