2020年度リクルート新人ブートキャンプ エンジニアコースの講義資料です
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2020年度リクルート新人ブートキャンプ エンジニアコースの講義資料です
はじめにはじめまして、ヒロダリオです。 みなさん英語は得意ですか? 大卒のTOEIC平均って568点だそうです。 海外の情報を読んだり聞いたりできるのが800点からと言われているので、大多数の日本人は海外の情報に満足にアクセスできず、歯がゆい思いをしていると思います。 また、英語力を上げることのメリットは、英語のテストで点が取れるようになることだけではありません。 ↑のWikipediaによると、現在ネットユーザーの25.9%が英語話者で、インターネット上のコンテンツの59.6%が英語で書かれています。 一方日本語ユーザーは2.6%、日本語のコンテンツは2.3%しかありません。 英語による情報量は日本語と比べ物にならないほど多く、また情報が出てくるのも早いです。 ただ残念ながら日本では情報収集に日本語しか使わない人が大多数なので、ビジネスマン、経営者、投資家の方たちは英語ができるだけで有利
イントロ「Amazonのこの商品をチェックした人はこの商品もチェックしています」や「YouTubeのあなたへのおすすめ」、「Twitterのおすすめユーザー」などのレコメンド機能は多くのWebサービスに組み込まれております。そのレコメンドによって、ついつい商品をたくさん買ってしまったり、夜遅くまで動画を見てしまった経験はないでしょうか。 この記事では、レコメンドシステムの裏側はどのような仕組みになっているのか、そもそもレコメンドとはどういうものなのかを具体例を交えながら俯瞰できればと思います。レコメンドシステムのアルゴリズムの詳細には触れず、ビジネスにおいてどのような形で実装されているかにフォーカスしています。ネット上に公開されているレコメンドに関するスライドや記事、論文のリンクをまとめましたので、アルゴリズムの詳細などはリンク先の記事でご確認ください。 対象の読者は、自社のサービスにレコ
はじめに 和田さん(@t_wada)の講演が素晴らしく良かったのでメモを残しておきたいと思います。和田さんと言えば... t_wada ですね!本講演では、「技術の学び方を学ぶ」ことを目的として二部構成で論が展開されました。「技術の学び方の学び」とは、メタレベルの学びのことを指しています。すなわち、効率的に新しい技術を学ぶためにはどのように学べば良いのかという話です。内容は以下の通りです。 第一部 四半期ごとに技術書を読む 手を動かしながら学ぶ 毎年少なくとも一つの言語を学ぶ 身の回りをプログラミング対象にする アウトプットを行う 第二部 毎日コードを書く 年下から学ぶ 過去から未来を見る 人のつくる渦を見る 大事なことに集中する いずれも非常に興味深い内容だったのですが、細かい事項については2017年の講演メモのエントリーがありましたので、ぜひそちらをご覧いただければと思います。(記事へ
昨年、メルカリのようなサービスを、10万円で作る方法を考えてみるというnoteを書いたところ、6万回近く読んでいただけました。ノーコードというプログラミングのコードを書かずにいろいろなwebサービスやアプリを作れるツール群についてのnoteだったわけですが、その中に下記のようなツイートを貼り付けていました。 メルカリみたいなサービスを作ってみたhttps://t.co/lXe5towLjp 決済はできないようにしてるんだけど、実はこれ 一切コードを書かずに作ってます。 これから新規サービスを始める方は、プログラムを書いて作るか、ツールを使って作るかよく考えた方がいいかも。 pic.twitter.com/CzjpEil1Px — しんじ🇻🇳NoCodeスクール (@__shinji__) October 14, 2019 こちら、Bubbleというノーコードツールを用いて作ったのですが
ほかにも右枠に英語字幕が表示されますので、動画中の字幕が一瞬で消えてしまったとしても、前後のセンテンス含めて追えますよ。 単語の意味の確認はマウスカーソルをあてるだけScreenshot: 山田洋路 via LLY知らない単語が出てきたときには、英語字幕にマウスオーバーすると辞書がポップアップ。動画中/右枠どちらの字幕からも単語辞書は確認できて、マウスオーバーの際に一時停止するよう設定できます。 同じように、いったん止めて意味を確認したいときや、今のフレーズをもう一度再生して聞き直したいときには、スペースキーや方向キーを押すだけで操作可能です。 目的に合わせて字幕のオン/オフを切り替えScreenshot: 山田洋路 via LLY英語字幕を見つつ、わからないところが出てきたら日本語字幕に頼る…というような使い方が想定されますが、つい日本語字幕を見てしまうのなら設定から非表示に。 リスニン
はじめに この記事は、エンジニアがどのように技術を学べば良いのかということについて、おもに西尾泰和氏の書籍・記事で主張されている内容を元に、特定の問題を対象として自分の考えを加えて考察したものです。特定の問題としては、以下の3つを設定しています。 何を学べば良いのか分からない 技術書を読んでもすぐ忘れる 学習する時間がない もちろん、学ぶ上で考えるべきことは上記の問題にとどまりませんが、ここでは、比較的身近で耳にすることが多いと感じるものを問題として設定します。 定義 この記事ではスコープを特定の範囲に限定しているため、一般的な用語について、一部を以下のようにローカル定義しています。そのため、一般的な用語そのままの意味においては、この記事の内容はコンテキストを維持できないことがある点に注意してください。 エンジニア Web 系企業に勤めており、主にプログラミングをはじめとしたコンピュータサ
こんにちは、Mr.Moです。 機械学習って興味あるけど難しくて中々手が出しづらいですよね。実はここ数年で機械学習はどんどん身近になってきていて簡単に使える方法もあったりします。Google Cloud Platform(GCP)が提供しているAutoML Visionのサービスもその1つです。今回はどのくらいお手軽に使えるのかを見ていきましょう。 ちなみにGCPの機械学習系のサービスについては下記にまとめ記事がありますので参考に見ていただければと思います。 AutoML Visionとは https://cloud.google.com/vision GCPの画像系の機械学習サービスは大きく下記の2種類があります。 Vision API AutoML Vision Vision API は事前にトレーニング済みの機械学習のモデルをREST API や RPC API を介して利用できるサー
はじめに DeepLearning これまで全く触れる機会が無かったが、新型コロナウィルスによる自宅待機で時間がたっぷりできた。 いい機会なので、ここぞとばかりにJetson Nanoを購入しイチから勉強してみることにした。 JetRacer NVIDIAのサイトでいくつかの適用事例に市販のラジコンをベースにしたJetRacerなるAIカーがあったので、これを最初の目標に設定した。 やったこと 手持ちのラジコンを改造し、JetRacer化した。(公式のJetRacerよりいくらか少ない部品構成で実現) 屋内の自然環境(床にテープとか貼らない環境)での自動運転に成功した。 とりあえずDeepLearningを手を動かしながら習得する、という流れを経験できた。 結構ボリュームがあるので、2回に分けて記載する。 「タミヤMidnight PUMPKINをJetRacerにしてAI自動運転(ハード
この記事について 深層強化学習を利用してAI RC Carの走行を学習させるソフトウェアをGithub上で公開しています。learnign_racerと命名しました。2020年4月29日の時点でのバージョンはv1.0.0です。この記事ではこのソフトウェアについて紹介していきます。 github.com なお、NVIDIAのJetson Community Projectsのページでも紹介されています。 developer.nvidia.com learning_racerの概要 このソフトウェアは10分から15分程度の学習時間で、コースに沿って走行する方法を獲得することができます。従来のAI RC Carでは人間のお手本操作をDNNに覚えこませる手法が一般的です1。ですが、本手法は教師なし学習の手法である強化学習をベースとしているため、教師データとなる人間のお手本操作は必要ありません。さら
ゆうべ、そろそろ寝ようかなと思っていたらものすごいものが投下され、興奮して結局3時半まで起きてしまいました。 ということで、昨晩公開された「AIきりたん」こと歌声合成エンジンNEUTRINO1について(今の興奮をあとで思い返すためにも)書いておきます。 AIきりたんとは とりあえずこれを聴いてみてください。 これが合成音声か!?と思ってしまうような仕上がりですが、これがAIきりたん……歌声合成エンジンNEUTRINOによって生成されたきりたんの歌声です。 NEUTRINOはSHACHIさん(@SHACHI_KRTN)によって製作されたフリーウェアで、昨晩公開されました。その標準の同梱ライブラリの1つが東北きりたんのものなので、そちらのことが「AIきりたん」または「AIシンガーきりたん」と呼ばれているというわけです。 ニューラルネットワークを用いた歌声シンセサイザー【NEUTRINO】を公開
以下はjavinpaul( Webサイト / Twitter / Facebook / dev.to )による記事、11 Essential Skills Software Developers should Learn in 2020の日本語訳です。 なおリンク先URLは元記事のままであり、和訳にあたり変更などは行っていません。 11 Essential Skills Software Developers should Learn in 2020 注意事項:この記事にはアフィリエイトリンクが含まれています。 この記事に記載されているリンクを踏んで製品やサービスを購入すると、私が利益を受けとることがあります。 ソフトウェア開発を始めてしばらくすると、優れたプログラマになるには何をすればいいのかという考えが時によぎるでしょう。 より良い開発者になるために、2020年には何を学ぶべきでしょう
【要約】 最高の英単語帳を見つけました。 しかもなんと、その英単語帳は『無料』です。 このnoteでは、その画期的な英単語帳の紹介と、英単語帳のデータを無料配布します。 【更新履歴】 22/08/19: ・8000件を超える改善を行いました。 ・改善をリアルタイムで配布データに反映できるように、データのダウンロード方法を変更しました。 21/12/09: ・iOS/Android版アプリをリリースしました。 科学者がつくった最高に怠惰な英単語帳「これだけ覚えておけば英語が読めるようになる英単語帳とかないかなぁ〜〜」 なんて考えたことありませんか? わたしはわりとあります。 プログラミングを始めてからは、英語に触れる機会が格段に増えたこともあり、わたしの中でこのニーズはますます強くなっています。 しかし、わたしは怠惰です。 できることなら、最小限の努力で英語を身に付けたい。 そこでわたしは、
» Netflixで英語が勉強できる「LLN」がすごい! 字幕の同時表示・速さ調整・辞書機能ありと至れり尽くせりだよ 新年ということで、今年の目標を掲げた人も多いはず。わたしは英語をより深く学びたいと思っているのですが、タイミングよく、Netflixで最適なサービスを発見したんです。 それは「Language Learning with Netflix(以下 LLNと表記)」というサービス。 英語と日本語の字幕を同時に表示できるほか、セリフごとに巻き戻し・繰り返し・早送りができるなど至れり尽くせり。Netflixで好きな作品を観ながら、英語学習ができちゃうというわけなんです! 【機能が充実しまくりなんです!!!】 Netflixユーザーなら無料で使えるこのサービス。Google ChromeのプラウザでNetflixを開くと、すぐに利用できます。 わたしはNetflixユーザーかつGoog
【はじめに】 本記事は 「機械学習をどう学んだか by 日経 xTECH ビジネスAI② Advent Calendar 2019」 の19日目になります。 おじさんSEの私がどうやって機械学習を勉強したかを記します。 きっかけは当時抱えていた分類課題において、「機械学習が使えるんじゃね?」というところから始まりました。 闇雲にやっていたので正直記憶は曖昧です。 経歴 プログラム歴は30年近くあります。 小学生の時に覚えたMS BASICから始まり、Z80アセンブラ、MC68000アセンブラ、FORTRAN、C(UNIX)、C++(Mac)、VB、Java(Android)、VB.NET、C#と触ってきました。 いろいろな言語に触れてきましたが、どれも極めるほどガッツリやっていたわけではありません。 機械学習に関しては20年以上前、いわゆる第二次AIブームの終わり頃に卒論のテーマでニューラ
連載目次 AI・機械学習を行うにはデータが必要だ。そのデータは、患者さんの診療情報だったり、店頭にカメラを設置して無断で録画した情報だったり、インターネット上にあるコンテンツをスクレイピングによって抽出した情報だったりする。よくよく考えてみると、診察情報は患者にとって公開したくない「個人情報」であるし、勝手に録画された映像には「肖像権」、コンテンツには「著作権」という「個人の権利」を含んでいる。つまり「個人情報/個人の権利」は、「AI」に常につきまとう課題なのである。 日本の個人情報保護法の下では、AIのデータはどういった扱いになるのだろうか? この疑問に対する、非常に分かりやすい発表があった。具体的には、日本マイクロソフトが2019年10月7日に開催した「DLLAB Engineer Days Day2: Conference」という勉強会の「AIと個人情報」というセッションである(図1
AIでRCカーを走らせよう! 「AIカー」と呼ばれるものをご存じでしょうか? ひとことでいえば、AI(人工知能)で自動走行する模型の自動車。市販RCカーにRaspberry Piなどのコンピューターをのせてグーグルの機械学習AIプラットフォームであるTensorFlowなどをインストールして走らせます。 こう書くとだいぶ難しそうに聞こえますが、実は、キットさえ買ってくればとりあえず誰でも体験できる。私も受講したことがある超入門編の“手書き数字の認識”と同じようなAIプログラムで冗談のようにちゃんと走る。ここ数年で注目されている多層ニューラルネットワークという技術がどれだけの意味を持つのかを、手で触れて理解できる。 しかも、実験室でノロノロ走るクルマではなくの市販のオフロードやレーサータイプのRCカーなので、一般の人にも楽しめるエンタメ性がある。一方、腕に覚えのある人はハードウェアもソフトウ
米Googleは9月5日(現地時間)、自社サービスの強化に使っている「differential privacy library」(差分プライバシーライブラリ)のオープンソース版をGitHubで公開した。 差分プライバシーを使うデータ分析は、個人データが識別されないようにしながら大規模なデータセットから学習できるようにするアプローチ。分析の結果から個人データを再識別することもできないよう保護できる。例えばヘルスケア分野で、様々な病院の患者の入院平均時間を比較したい場合、患者を個人として特定できない状態でデータを利用できる。 ライブラリはほとんどの一般的なデータサイエンス操作をサポートし、プライバシー保護を確実にするための「確率的差分プライバシーモデルチェッカーライブラリ」を含み、集約機能、プライバシー予算管理などの拡張用モジュールもある。 Googleは、例えばGoogleマップで検索したレ
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