ゲーム業界の分析あれこれディスカッション [Google Cloud INSIDE Games & Apps]2018 年 6 月 7 日（木） 第 4 回 Google Cloud INSIDE Games & Apps "GCP for Gaming 事例とともに、まるっと解説 !" 『ゲーム業界の分析あれこれディスカッション』 株式会社ディー・エヌ・エー 加藤 弘則 氏 株式会社 Aiming 芝尾 幸一郎 氏 Google Cloud カスタマーエンジニア 高田 泰志
コミュニケーションとしてのコード
May 21, 20186 likes2,641 viewsAI-enhanced description This document discusses PyCon mini Osaka and includes the following information: - It was held on February 15th and included talks on various Python topics like data analysis and web scraping. - Attendees discussed pros and cons of Python as well as programming examples using the FizzBuzz problem and bytecode. - Examples of Python code were pro
機械学習の精度と売上の関係
【DL輪読会】Bridge-Prompt: Toward Ordinal Action Understanding in Instructional Vi...
AIとUXデザイン 〜ユーザーのためのAIを設計するために〜：第76回HCD-Netサロン
2025年4月16日（水）NOT DESIGN SCHOOLさまの「言われたままつくらない！ BtoB業務システムのUIを"ユーザー中心"にするリアルな現場のデザインプロセス」のスライドです。 UIデザイナーはどこまで要件定義にふみこめるのでしょうか。BtoB業務システムのUIデザインにおいて、クライアントや情報システム部門、プロダクトオーナーによる要件定義をうけとって「色つけ」するだけがUIデザイナーの役割になってしまう、という嘆きも耳にします。要件定義のままにデザインしたところ、ユーザーからは「業務に合っていない」「使いものにならない」と言われてしまう、というケースもいまだ散見されます。 BtoB業務システムのUIデザインとは、画面のデザインではなく、"業務フロー"のデザインそのものです。UIデザイナーに求められることは、ユーザーの業務とドメイン知識（業界知識）を理解したうえで、"業務
4つの戦犯から考えるサービスづくりの失敗
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
Vue.js 2.0 で自社プロダクトを SPA + SSR 化した話
2017.05.27 の 初夏の JavaScript 祭 in mixi でお話した時のスライドです。
プロダクトに 1 から Vue.js を導入した話
勉強会「マーケティング事業の開発現場でリアルに使われるJS事情」の発表資料です。 https://connpass.com/event/68449/
受託の会社が調達せずに自社サービスを立ち上げ事業として成立するまでの企画・開発・サポート・マーケティング
BPStudy#120の発表資料です。 board（https://the-board.jp/ ）を立ち上げて事業として成立するようになるまでの取り組みを発表しました。
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
競合について (pmjp.slack.comオフ会#5 LT)
Event : amana tech night Vol.2 -達人達から学ぶ。実践！プロトタイピング- Location : DeNA Sakura Cafe Date : 2015.04.22 Speaker : 割石裕太 / wariemon - UI Designer @KAYAC inc. / OH amana tech night Vol.2 -達人達から学ぶ。実践！プロトタイピング 1番目のスピーカーとして登壇させていただきました。 プロトタイピングにおいて一番大事なのは「人と向き合う」ことができることだと考え、自身の担当しているサービス Lobi のリニューアルにおいて実際に行ったプロトタイピングのフローと、考えをまとめました。
データ分析-の波乗り遅れた気がしてる人のための Python×データ分析の超基礎の基礎 v1.0-20160831
ここで話しました。 http://python-nyumon.connpass.com/event/36487/
マイクロにしすぎた結果がこれだよ！
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
イマドキのフロントエンド開発
JavaScriptフレームワークが何を解決しようとしていて何が出来たのか、そして何が出来なかったのか
あなただけにそっと教える弊社の分析事情 #data analyst meetup tokyo vol.1 LT
data analyst meetup tokyo vol.1でのLTスライドです． 弊社の分析事情を，私のいままでの経験や主観と比較しながら書いています．Read less
捗るリコメンドシステムの裏事情（ハッカドール）
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
Prottを支えるチームと技術
The document discusses Goodpatch Inc., a company that develops Prott, a free rapid prototyping and collaboration tool. It provides information about Goodpatch's offices in Tokyo and Berlin, its 78 employees from 7 nationalities, and its product, engineering, and design divisions. It also briefly describes Prott and Goodpatch's architecture using AWS services.Read less
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