機械学習について勉強したいので調べてみたのですが、 同じ記事や同じ本をおすすめされてることが多かったので、自分なりにまとめてみました。 私は数学も機械学習も無知だし、まだ何も機械学習のコードを書いてません。 ただのリンク集になってます。 実際にやってみた画像認識の内容も含めたブログ記事はこちらです 機械学習をやるまえに 最初に機械学習で何をしたいのかを決めることが重要 ゴールを持つことが学習の進み具合を変えるらしい。 たしかに、やりたいことがあれば、勉強量も定着量も全然違う気がする。 無駄な知識を学ばないことも大切なんでしょう。 すべての理論を理解しようとしない。 機械学習は難しすぎるのでまず理解できないし、少しずつ簡単なものを実践して理解していくことが大切。 まずはコードを書く！ コードを書いていけば、なぜ動くのかをおおまかに理解していける。 数式や理論の理解は後回し、慣れろ、ってことで

カメラシステムをCANONからSONYに移動すべきかどうか、色々と悩みながら考えたこと。結論からいうと、これからのカメラはソフトウェア。 カメラはハードでなくてソフト10年ぐらい前、カメラアプリを当てて、いくつかのカメラメーカーさんと意見交換をしたころから「これからカメラはハードではなくソフト」と言い続けてる。 ・マルチレンズでデプス撮った方がいいのでは？ ・ピクセル毎の距離がとれると、切り抜き合成がリアルタイムにできる。 ・超広角で光だけ大量にいれれば、望遠はソフトウェアでシミュレートできる みたいなことを、昔から言い続けてるけど、あまりカメラメーカーの人には刺さらない模様。多分、物理カメラの多くのフィーチャーは下記みたいな展開になると思う。 レンズ画角複数レンズ合成で超広角・超パノラマをつくり、そこからソフトウェアで望遠をシミュレートと思われる。求められるのはレンズモジュールの数か。

エンジニアにとって、正解が分かりづらいマネジメント業務ってとっつきづらいんですが、その良き羅針盤となってくれるテキスト「re:Work」の紹介です。 「エンジニア天国な会社にしたい。したくない？」 「したい。けど、どうやって？わっしょい的な雰囲気で？」 今年の6月あたり、クラスメソッドAWS事業本部コンサル部で合宿を予定しているんですが、その合宿でやるネタを考えているときに知ったのが、この「Google re:Work」。 正解が見えづらい組織運営において、「良いチームとはなにか？」「採用で気をつけるべき点」「ビジョンがもたらす効果」など、マネジメントの頻出課題をギュッと凝縮して詰め込んだこのコンテンツがむっちゃ有用だったので、紹介します。 Webコンテンツとして完全無料なので、今マネジメントで悩んでいる人も、これからマネージャー目指そうとしている人にも参考になる点多いと思うので、一度気軽

終了のおしらせ ブログ anopara は 2022年12月29日 ごろに閉鎖しました。 先生の次回作にご期待ください。 次のブログは多分同じURLで再開します。 詳しいことが決まったらこちらに書きます → https://twitter.com/anoparanominal 創作関連の活動はこちら → https://y9ks.jp 絵とか → https://twitter.com/yuri9000series

2019年11月11日追記 ただのタイトルで煽ってるだけの記事に半年経っても未だに大量のアクセスがあるので追記しておきます。 ここで言いたいことは、「プログラマならコンピュータサイエンスを勉強してると役に立つよね」、ということ だけ です。 この一文以上に有用な言葉は以降の文章では出てきません。みなさんの時間を無駄にしないために注意書きをしました。 それでも良いという人は読んでみてください。 Twitterで「〇〇ができるという人が面接に来たけど、『じゃあXXXやYYYって知ってます？』というと知らないという人が多いんだよねぇ」とかいうツイートを見かけて、私はXXXやYYYってのを知らなかったので調べた見たところ、常識とまでは言えない概念だったり、名前は知らなくても誰もが知ってる概念だったり、むしろもっと良いアプローチがあるのではという思想だったりでなんだかなぁと思っていたところ、半日くら

サイゼリヤのメニューでガチャしよう！

店舗が多くて安いサイゼリヤ。ですが「ミラノ風ドリア」や「小エビのサラダ」「ハンバーグ」などのおすすめメニューばかり食べていませんか？ 今回はそんなサイゼリヤのメニューを駆使して『誰が一番通ぶれるか』を決めたいと思います。裏ワザメニューも登場！ こんにちは、ARuFaです。 突然ですが皆さん、ファミレスはよく利用しますか？ 僕はこれでもかと利用しています。 中でも、値段が安くて美味しい『サイゼリヤ』には学生時代からずっとお世話になっており、確実に100回以上は利用しているでしょう。 イタリア料理を中心に扱う『サイゼリヤ』は、その手軽さから若者に人気のファミレス。 定番メニュー「ミラノ風ドリア」は、誰もが一度は注文したことがあるのではないでしょうか？ ……さて、そんな人気店サイゼリヤですが、最近になって僕にはこんな感情が芽生えてきてしまいました。 それがこちら。 「サイゼリヤで通（つう）ぶりた

1972年、静岡県生まれ。大阪大工学部卒業後、大手建設コンサルタントに入社。恩師である石井直方東京大学教授のボディビル雑誌の連載記事を読んで衝撃を受けたことをきっかけに、27歳で退社、東大大学院に入学した。同博士課程修了後は国立栄養研究所、順天堂大で博士研究員を務め、2013年から現職。 出典： 谷本道哉さん提供。 自身も現在、週に4〜5回のトレーニングをしているという谷本さん。もともとはサラリーマンでしたが、筋生理学・トレーニング科学に魅せられて専門家になったほどの「筋肉好き」です。 そんな谷本さんが筋肉体操の監修を快諾したのは「効果の高いきちんとした筋トレの方法を示したい」という思いがあったから。逆に言えば、筋トレにまつわる言説には不適切なものも多いのだそうです。 その一つが「トレーニングで挙げる重量が重ければ重いほどすごい」という考え。谷本さんは「重さを求めることはもちろん大事です」

Pythonを使ってみよう～Webスクレイピングに挑戦し初歩を学ぶ～ 話題のPythonを使って学んでみましょう！ 今回はWebスクレイピングにトライし、その初歩を学びます。 Pythonの最初のバージョン(0.9)は、1991年に登場しました。C#の登場が2000年なので、Pythonの歴史は意外に古い印象です。本稿を執筆している2018年3月時点でのPythonのバージョンは3で、バージョン2とは、かなり仕様が異なります。本稿では、Python3を使用します。 さて、Pythonの特長は、簡潔な言語仕様と、学習のしやすさです。筆者は、これまでC++など、多くのコンピュータ言語を使用してきました。C++などに比べて、Pythonは同じことをするにも、少ないコード量で済み、また学習する時間も節約できます。何らかのコンピュータ言語をすでに使える人であれば、１日勉強すれば、ある程度、Pytho

脳の中の電気信号を読み取り、話しことばに変換することにアメリカの研究グループが成功し、脳の障害などによってことばが出ない人とのスムーズな意思の疎通につながる技術として注目されています。 研究グループは、脳内で出される電気信号を検知する装置を人に取り付け、数百の文章を声に出して読んでもらうことで、声に出す際に唇や舌、あごやのどを動かすのにどのような信号が関わっているかをＡＩ＝人工知能を使って詳しく解析しました。 そしてこの解析を基に脳内の信号を解読して音声に変換するコンピューターのシステムを作り試したところ、脳内の信号を基に100余りの文章を音声にすることができたということです。 文章によってはほとんどの人が正確に聞き取れたということで、研究グループは、脳の信号を読み取って文章を音声に変換することができたのは初めてだとしています。 研究グループは、現時点では限られた文章しか音声にできておらず

ぶーすけ@散財部(年内部活休止) @boosuke_k ネタで買ったボトムズ絵本、何故か5才の娘のおやすみ絵本の仲間入りしてる。 「ぐりとぐら」「ノンタン」「素敵な三人組」「装甲騎兵ボトムズ」みたいなラインナップ。 何度読んでも「うらぎりものめ！」で笑ってしまい、娘に真面目に読めと怒られる(笑)。 pic.twitter.com/SVOgVnOIiQ 2019-04-23 07:16:46 リンク Wikipedia 装甲騎兵ボトムズ 『装甲騎兵ボトムズ』（そうこうきへいボトムズ、Armored Trooper Votoms）は、日本サンライズ（現・サンライズ）制作のロボットアニメ（SFアニメ）。テレビシリーズが1983年4月1日から1984年3月23日、テレビ東京系他で放送された。全52話。 後日談やサブエピソードを描いた小説・漫画・OVA作品が制作・発表され続けている。映像作品の最新作

個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）

ホーム Indie Pick すべてのドットに物理演算、2Dアクションゲーム『Noita』正式発表。魔法使いが地形や物質を利用してダンジョンの奥底へ行く 発売前や登場したばかりのインディーゲームから、まだ誰も見たことがないような最前線の作品を紹介してゆく「Indie Pick」。第458回目は『Noita』を紹介する。 フィンランドのゲーム開発スタジオ「Nolla Games」は、『Noita』を正式発表した。同作はすべてのピクセルに物理演算が設定された世界が舞台となる、「マジカル・アクション・ローグライトゲーム」なる作品だ。プレイヤーは大きな杖を持った魔法使いとなり、『Noita』の広大なサンドボックスワールドを探索していくことになる。なお“Noita”はフィンランド語で“魔法使い”を意味する言葉となっている。 すべてのピクセルに物理演算が設定されている『Noita』では、プレイヤーは自

あるIT系職種の夫とその妻は、IT系ならではの夫婦間コミュニケーションを図っている。夫婦でSlackなどのITツールをフル活用して、互いに共有しながら生活や子育てに役立てているそうだ。 そんな微笑ましいIT夫婦の夫に直接インタビューし、どんな風にITツールを使っているのか聞いてみた。 ITツールを組み合わせて使うのが好きなプロダクトマネージャー マニュアル作成・共有サービスを手掛けるスタディストでプロダクトマネージャーを務める磯野秀明さんは、妻と5歳の娘、3歳の息子を持つ4人家族のパパだ。 磯野さんは、夫婦間でITツールを複数組み合わせながら活用するのが好きだという。 中でもSlackの活用術について、磯野さんは次のように話す。 「スマホの位置情報機能を使い、オフィスから数メートル以上離れると夫婦用のSlackのスレッドに、『これから帰る』という連絡が自動でいくようにしています。これには、

Googleオフィスの窓からの眺めをGoogle Photoが自動加工したもの TL;DR AtCoderやろうぜ Googleの(僕から見て)偉い人が立て続けにブログを書いており ctrl-x-s.blog hoge.blog ここ数件の僕のブログへの反響を読んでも「Googlerだから特別」みたいな意見が散見され、入社へのハードルが変に高く見られてしまっている気がするので、僕がGoogleに入社する準備として取り組んでいた事とそのレベルを紹介する。程度の低さに安心して欲しい。 英語 英語の論文は興味の赴くままに読んでいたため読むことに関してはあまり苦手意識は無いものの、絶対的な英語力に関して言うとTOEIC500点というスコアが端的に表している。これがどれぐらいかというと、得意分野から外れると長文を読む速度と精度がガタ落ちし、リスニングも結構な単語を聞き落とし、文脈からの推測と辛うじて

はじめに もともとふつうのベンチャーでしたが、2014年に量子コンピュータにピボットしてからはすくすく会社が育ち、向いてることをするのは大事だなと感じてます。 Qiitaはポエムを書かないといけないらしい（多分）ので。おそらく日本初の量子コンピュータベンチャーとしてまず五年目までに気づいたことを書いてみます。 もともとはデザイン会社 もともとうちの会社はデザイン会社でした。出身が建築事務所だったので、そのまま2009年に独立してデザインをしてました。建築時代はphotoshop+autocadを使っていました。イラレはいまだに苦手です。 前の建築事務所は隈研吾建築事務所というところで、青山の美術館の設計や中国のアリババの社屋のコンペなどを主にしていました。 建築は当時CGパースも仕事がたくさんありましたので、CGのモデリングやレンダリングをやりながら当初は生計を立てていました。ただ、リーマ

www.amazon.co.jp 訳者よりご恵贈いただきました．8年前に kaggle のアカウントを作ったきりの人間であるため，この文章にさほど価値があるとは思えませんが感想を書きたいと思います． ロジスティック回帰や決定木，ランダムフォレストやニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムにどのようにデータを入力するか，ただのデータをよりアルゴリズムのパフォーマンスが改善するように加工する作業を「特徴量エンジニアリング」と呼びます． 本書はその特徴量エンジニアリングの基礎である 変数の値をそのまま使うのか，二値化するのか，区分に分けて離散化するのか，対数を取るのか，値を一定の区間に揃えるのか テキストをどのように特徴量にするのか，どう処理すべきか，どう重み付けるのか カテゴリ変数をどのように扱うのか，カテゴリの数が増えた時にどう対処するか 変数の数が多い時にどう減らせば良いのか k-

本業は指圧師です。自分で企画した「ふしぎ指圧」で施術しています。webで記事を書くことをどうしてもやめられない。（動画インタビュー） 前の記事：みんな～！　都内で最高の居酒屋を見つけたぞ！ ＞ 個人サイト ふしぎ指圧 住宅街のど真ん中にある 現場は写真よりもずっと暗いです 小田急線「代々木八幡駅」から徒歩5分。グーグルマップを見ながら進む。まるっきり住宅街の中である。上の画像の電柱の辺り（他に目印がない）で左を向くと…… 暗闇の中で思わず腰が引ける僕 こんな感じになっている。画面中央の奥に明かりが見えるだろう。そこが今回行くラーメン屋「季織亭」だ。 店であることを主張する門 これ、入っていいのだろうか。しかし門扉は開かれて、取っ手にはこちらの気持ちを見透かしたように「YES,WE ARE OPEN」の文字がかかっている。やっているのだ。 そんじゃ行ってみましょう。 お店の中はきれい 内装は

フローチャート ※依存関係・フローチャートはJavaScriptのみです。 対応言語は、下記の通り。 JavaScript TypeScript Python PHP Java C++ 望む言語が他にあればIssueにどうぞ、とのことです。 Code Crumbsのデモ デモでは、JavaScriptのコードでその動作を確認できます。 デモページ 依存関係はDependenciesをオンに、フローチャートはFlowChartタブをクリックします。 Code Crumbsの使い方 セットアップ codecrumbをインストールします（yarn global add codecrumbs）。 codecrumbs -d project-src-dir -e project-src-dir/index.jsを実行し、プロジェクトに合わせてパラメータを変更します。-dはソースコードを含むディレクト

「アレをアレして、次にコレを…違う違う！アレをコレするんじゃなくて、アレをアレ…」 エンジニアとプランナー、開発と運用、身近なところでは自分と実家の母とのパソコンが動かなくなった系の相談など、お互いの持っているスキルや情報が違う(=情報の非対称性がある状態)とよくあるやり取りではないでしょうか。でもこの厄介なやり取りの原因が自分の癖だったら? または少しやり方を変えるだけで改善できるのであれば? 今回はゲーム「Keep Talking and Nobody Explodes」を使った、自分のコミュニケーションの癖や改善方法を見つけるワークを事例つきで紹介します。 こんな方におすすめです。 新しいチームができた時、新しいメンバーが入ってきた時メンバー間のコミュニケーションの癖やスキルがわからない、不安があるチームビルディングの手始めに、楽しく学べるワークがしたい情報の非対称性がもたらす不幸先