1. DSOps研修のイントロ はじめまして,AI事業本部 Dynalystでデータサイエンティストをしている金子です. 最近Twitter上などで,「データサイエンティストとはなんなのか」,「データサイエンティストとはかくあるべき」といった議論を見かけます.最近でも以下のようなBlogや記事で「泥臭い現場で働く実務者としてのデータサイエンティスト」とはどのあるべきか,というような話題が触れられ,twitterなどを中心に話題になっていました. https://qiita.com/He110w0r1d/items/054f988e9a9b01c46572 AI事業本部では,3年ほど前からビジネスへの貢献や課題解決を,「実務者としてのデータサイエンティスト」の大まかな役割として設定し,さまざまな活動を行ってきました.今回の記事では,その中の中心的な活動の1つであるDSOps研修という新卒DS
リモートワークが一般的になり、快適な作業環境を求めて試行錯誤しているエンジニアの方も多いのではないでしょうか。 マシンのスペックはもちろん、キーボードやマウスにモニター、デスクやチェアに至るまで、作業環境はエンジニアの仕事効率に大きな影響を与えます。業界で活躍するあの人はどんな環境で仕事をしているのか気になりますよね!? そこで、競技プログラミングの第一人者であり経営者でもある、髙橋直大さんのデスク環境を覗き見! ハード面はもちろん、お気に入りのソフトウエアやツールの使い方、さらにはエンジニアとしてスキルアップするポイントまで、仕事に役立つヒントをじっくりとお聞きしました。 高橋直大 1988年、東京都生まれ。慶應義塾大学大学院政策メディア研究科在学中、2010年に、プログラミングコンテストを開催する企業であるAtCoder株式会社を創業。著書「最強最速アルゴリズマー養成講座」などがあり、
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog 2021年11月10日・11日の2日間にわたり、LINEのオンライン技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2021」が開催されました。特別連載企画「DEVDAY2021 アフターインタビュー」では、発表内容をさらに深堀りし、発表では触れられなかった内容や裏話について登壇者たちにインタビューします。今回の対象セッションは「Lupus - MLOpsを加速させるためのモニタリングシステム」です。 LINEのMachine Learning室ではこれまで、スピーディーに高品質なML(機械学習)プロダクトをリリースするため、データ基盤の整備や学習パイプラインの開発を行ってきました。その結果として、Machine L
ふと、vtuberの動く立ち絵って要る?って思った 別に無くせってわけではまったくないんだけど、アレなんのためにあるんだ?と 動く立ち絵っていうのは、2Dや3Dどちらでもいいんだけど、主に画面右下にバストアップで使われる目や口や顔の向きなんかが動くアレのことです 以下、アバターの種類によるアドバンテージについて考えたことを並べてみる ①キャラ立ち絵 個人の識別は名前と声でもできるけど、やっぱりビジュアルイメージが一番わかり易いはずなので要る ファンがイラスト描いたりもできるしね ②全身動く3Dモデル ダンスなど身体的な表現ができる 複数人でわちゃわちゃする企画なんかもできる ③動く立ち絵 …? 目パチや顔の向きが変わるなどすると、そこに「居る」感が出るとは思うが、少なくとも現状、感情が読み取れたりなどするほどの表情があるわけではなく、中の人の動きがトレースされる意味なくないか?と思う とに
情報を正しく伝え、美しくかつ明確な図やグラフを作成するための基本を解説します。「ビジュアライゼーションで大切なことは、本質を正しく伝えること」との信念に基づき、見栄えの悪い図、不適切な図、誤った図を避け、情報を正確にかつ効果的に伝えるために最適な要素、かたち、色の選択をするための指針をまとめています。著者は統合生物学の分野で著名な研究者であるだけでなく、cowplot、ggridgesをはじめ、数多くのRのデータ可視化関連パッケージの開発者であり、著者の豊富な経験から蓄積された知見の集大成と言える本書からは、優れたグラフを作成するための原則、哲学、美学を学ぶことができます。本書収録のグラフを作成したRコードはGitHubから利用可能。 訳者まえがき まえがき 1章 はじめに 1.1 見栄えの悪い図、不適切な図、誤った図 第Ⅰ部 データからビジュアライゼーションへ 2章 データを可視化する:
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