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フランスでのエンジニア就活体験記August 19, 2023 | 15 min read | 6,939 views jafrancecareerフランスのスタートアップでソフトウェアエンジニアとして働くことになったので、そのときの体験と面接対策について書きます。 自分の個人的経験について公に語るのは気が引けるものですが、私自身、海外就活をする上で、先達が書いた同様の体験記1234を大いに参考にしました。しかし、日本からフランスでの仕事を探したという事例はまだまだ希少なので、フランスでエンジニアとして働くことに関心のある方に向けて少しでも情報提供をできればと思い、筆を取りました。また、今後は家探しやフランス語のことなど、パリでの生活事情についても書いていければと思っています。 さて、本編に入る前にお断りですが、「海外就活」と一口に言っても、国やその人の国籍、職種、スキル、準備期間
忙しい人のためのTuning PlaybookJanuary 26, 2023 | 11 min read | 2,444 views jadeep-learning先日、Google ResearchとHarvard大学のメンバーが『Deep Learning Tuning Playbook』を公開しました。この資料は、性能の良い深層学習モデルを作る方法(特に、ハイパーパラメータの決め方)を解説したものです。ハイパーパラメータは深層学習の成否を支配する重要な要素の一つです。しかし、ハイパーパラメータの決め方に関する知識は論文や教科書では取り上げられず、「達人たち」に属人化していました。Tuning Playbookは、これを言語化して資料にまとめようという重要な試みです 1。 Tuning Playbookは素晴らしい資料ですが、他人に気軽に薦めるには長すぎると感じました。そこで
入社2年目に読んだ本May 20, 2022 | 22 min read | 5,569 views jabook昨年の『入社1年目に読んだ本』に引き続き、今年も1年間で読んだ仕事関係(明確な定義はありません)の本をまとめます。「あとで自分で読み返すため」という性質が普段以上に強い記事になりますが、どなたかの役に立てば望外の喜びです。 さて、前回の記事では、 「予測モデルを作ることと、データ施策を本番環境で運用してビジネス価値を出し続けることの間には様々な大きいギャップがある」ということを痛感しました。(中略)2年目はこのギャップを埋めて大きなビジネス価値に繋げられるよう、引き続き邁進していく所存です。 ということを書きました。その後、仕事や自主的な勉強を通じて、着実に「ギャップ」を埋められています。具体的には、主に以下のような項目について知見を深められました。 機械学習システムの
How to Kaggle with Colab Pro & Google DriveMay 31, 2021 | 4 min read | 1,889 views enkaggleColab Pro (currently available only in the US, Canada, Japan, Brazil, Germany, France, India, UK, and Thailand) offers ready-to-use and accelerated cloud computing resources which otherwise are expensive and tedious to maintain. Unlike its free version, Colab Pro allows us to use TPUs and high-end GPUs s
A Deeper Look at ROC-AUCNovember 15, 2020 | 4 min read | 546 views enmathstatsYou’ve probably heard about the ROC-AUC, or simply AUC, which is defined as the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve. This is indicated by the blue area in the figure below and is used to evaluate the performance of classification models. The ROC curve is obtained by plotting the pairs of fals
This section briefly review the definition of these metrics. If you are already familiar with them, please skip to the experiment section. Gini Importance In tree-based models, each node split the data from its parent node on the feature that gives the greatest improvement in Gini impurity. Let’s say the node nnn has the child nodes nLn_LnL and nRn_RnR. Now, the node nnn’s improvement in Gini im
書評『効果検証入門』August 20, 2020 | 8 min read | 1,946 views jabookcausal-inferenceはじめに 『効果検証入門 正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎』(安井翔太 著 株式会社ホクソエム 監修, 技術評論社,2020年)を読んだので,まとめと感想を書きます. まず,タイトルに含まれる「効果検証」や「因果推論」といった用語には説明が必要かもしれない(私が学部生だった頃は知らなかった)ので,まえがきの例を借りて簡単に説明します.例えば,学費の高いA大学と安いB大学の「教育効果」を比較したいとします.便宜上「教育効果」を「卒業後の収入」で測定することにして,両大学の卒業生の平均収入を比較しましょう.もしA大学の卒業生の収入が高かったとしても,「A大学の教育効果が高い」と結論づけるのは早計です.なぜなら,学費の高いA大学
書評『統計のための行列代数』July 19, 2020 | 21 min read | 3,454 views jabookmathはじめに 『統計のための行列代数』(D. A. Harville 著,伊理正夫 監訳,丸善出版,2012年)を読んだので,まとめと感想を書きます. (そこまでの精読はできていませんが,それでも誤植と思われる箇所が散見されたので,気づいた範囲ですが末尾にまとめておきました.) まとめ+α 原題は『Matrix Algebra from a Statistician’s Perspective』で,統計学者が身につけるべき線形代数の知識や考え方を全2巻でまとめた著名な教科書です.線形代数は重要かつ範囲がとても広く,抑えるべきポイントがわかりづらいと大学時代から感じていたので,こういう応用を見据えた教科書はありがたいです. 一般的な線形代数の教科書ではあまり
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