jinekのブックマーク (159)

  • 知られざるVCのビジネスモデル、その全貌!

    VCのオシゴトにおける二面性通常、スタートアップ界隈で「ベンチャーキャピタル(VC)」というと、スタートアップに資金を供給し、事業の成長を支援する“スタートアップの伴走者”という面が前面に見えてきます。それはそれで正しいのですが、VCというイキモノを正確に理解しようとすると、VCが2つの側面を持っていることを理解する必要があります。 VCには、“スタートアップの伴走者”という面に加えて、投資家の資金の“ファンド運用受託者”としての側面があります。 ファンド運用受託者としてのVCVCの日々の活動という意味では、投資先候補の探索、投資実行、投資先の支援など、スタートアップ界隈のみなさんに目につきやすい部分が多くを占めています。一方で、VCの収益モデルという意味では、ファンド運用受託者の部分からきている部分が多くなっています。こちらの側面では「VCのファンドに投資している投資家」となるので、スタ

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    jinek 2016/10/04
  • https://jp.techcrunch.com/2016/10/03/201609309-tricks-to-appear-smart-in-brainstorming-meetings/

    https://jp.techcrunch.com/2016/10/03/201609309-tricks-to-appear-smart-in-brainstorming-meetings/
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    jinek 2016/10/03
  • ゲルマン先生の「役に立つ統計用語集」 - StatModeling Memorandum

    この記事はゲルマン先生(Andrew Gelman)の許諾を得て、Handy statistical lexiconを日語訳したものです。元記事の用語集は現在も更新中です。英語に抵抗がない人はぜひ元記事を読んで下さい。訳語に関しては親しみやすさを重視し、多くの日人にあまりなじみのないと思われる言葉や地名は変え、難しい熟語は避けました。また、訳注はリンク先の要約をしばしば含みます。 ここで取り上げるものはすべて重要な手法や概念である。それらは統計学に関連しており、よく知っておくべきにもかかわらずあまり知られていないものだ。それらに名前を与えることで、そのアイデアがもっと親しみやすいものになってほしいと思う。 ミスターP: マルチレベル(階層モデル)で回帰し、事後層別化(poststratification)する手法のこと。 秘密兵器: ある統計モデルを複数の異なるデータセットに繰り返しあ

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    jinek 2016/10/03
  • 半分の人はレールから降りているし、野原ひろしは給料の平均を見ると上位5%の勝ち組だ - 立て直せ、人生。

    野原ひろしは、5%のレールだ。年収の話である。 野原ひろしは、35歳という設定だ。商事で働き、専業主婦のみさえと子供二人を養うサラリーマン。 これは、一時期の、あるいは現在に至る「テンプレート的レール人生」の代表だったように感じる。 大学出て、卒業して2年か3年くらいで結婚をする。子供が産まれる前に、郊外に家をローン組んで買って、セダンを買って、ワンコ飼って、満員電車に揺られて出勤する。子供が寝る前に家に帰り、晩酌をしながら子供と他愛ないやりとりをする。 しかし、いまの30代の生活を見てみれば、これは相当に恵まれた生活なんじゃないかと感じる。 レールについて考える。 レールってなんだろう。 近頃では、大学に進学することをレールに乗るというらしい。しかし、全入学時代の現在ですら、進学率は50%ほどなのだ。半分ほどの人が「レールから外れている」*1。 エントリでは、ぼくの幻視するレールと、実

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    jinek 2016/09/30
  • GitHubのコード検索 : プログラマにとっての宝の山 | POSTD

    新しい言語やフレームワークを学ぶことは、時には苦闘になることがあります。従来のアプローチは、概念を説明し簡単な例を提供するドキュメントを読むことです。それで十分な場合もありますが、ドキュメントに高度な例や実際のプロジェクトでの使い方が書かれていない場合も多々あります。 ドキュメントに記載されていない問題に出くわすと、大抵の人はStack Overflowで解決策を探します(またはソースコードを丹念に調べます)。しかし、「使っているフレームワークが登場してから十分に期間が経っておらず、思い浮かぶ質問全てにStack Overflowが答えてくれない」ということもありえます。 今まで問題にはまって、こう考えたことはありませんか? 「誰かが既にこの問題を解決しているはずだ!では、なぜこの問題に対する答えがStack Overflowにないのだろうか?」 そのとおりです。恐らく誰かは既にそれを解決

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    jinek 2016/09/29
  • サイトを37倍に高速化した7つの手法 - オールアバウトTech Blog

    今回はオールアバウトのnnmrが弊社サイトAll About Japanの速度を高速化した経緯についてまとめます。 All About Japanとは そもそもAll About Japan(以下AAJ)とは何かといいますと、弊社が提供している訪日外国人向けの日紹介サイトです。 外国人向けサイトで、英語中国語(繁体字)、中国語(簡体字)、タイ語、韓国語の5か国語に対応しております。 「Anime」「Izakaya」「Ninja」といったような特集や、実際に観光する人向けのモデルルート記事が特色です。 ■ 特集 (url : http://allabout-japan.com/en/tag/sushi/ ) ■ モデルルート記事 (url : http://allabout-japan.com/en/article/222/ ) 技術的な紹介 LAMP環境です。 (サーバー構成は後に記述

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    jinek 2016/09/28
  • JUMAN++ - LANGUAGE MEDIA PROCESSING LAB

    形態素解析システム Juman++ † Juman++は言語モデルを利用した高性能な形態素解析システムです.言語モデルとして Recurrent Neural Network Language Model (RNNLM) を用いることにより,単語の並びの意味的な自然さを考慮した解析を行います.それにより JUMAN,MeCab に比べ大きく性能が向上しています.文法・辞書・出力フォーマット等は JUMAN から引き継いだものを利用しています.システムは CREST「知識に基づく構造的言語処理の確立と知識インフラの構築」の支援により開発されました. ↑ 使用方法 † たとえば,次のようなテキストを入力すると, % cat sample.txt 外国人参政権 私もあさって日曜最終日 以下の解析結果が得られます. % cat sample.txt | jumanpp 外国 がいこく 外国

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    jinek 2016/09/28
  • 正しいカスタマージャーニーの設計と実践――理念→全体設計→実装→運用の全体像と具体的なポイント | 【レポート】カスタマーエクスペリエンスコンファレンス2016

    正しいカスタマージャーニーの設計と実践――理念→全体設計→実装→運用の全体像と具体的なポイント | 【レポート】カスタマーエクスペリエンスコンファレンス2016
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    jinek 2016/09/28
  • Bashタブ補完自作入門 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ

    ドーモ、SREチームの湯谷(@yutannihilation)です。最近気になるモジュラーシンセはIntellijelです。 上司がいい感じのコマンドをつくるという記事を書いていましたが、いい感じのコマンドにはいい感じのタブ補完を付けたくなります。この記事ではBashのタブ補完を自作する方法を紹介します。 タブ補完の仕組み Bashのタブ補完自体はBashに組み込まれている仕組みです(参考:Bash Reference Manual - 8.6 Programmable Completion)。completeというBashの組み込み関数によって補完方法(compspec(completion specification)と言うらしいです)が規定されていて、これがタブなどによって起動されます。 タブ補完は、lsならファイル名、cdならディレクトリ名、というようにコマンドに応じたものが設定さ

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    jinek 2016/09/27
  • 仮説検証とサンプルサイズの基礎 - クックパッド開発者ブログ

    パートナーアライアンス部 森田です。有料会員の獲得施策や、それに関わるサービス内動線の最適化を担当しています。 記事の対象 仮説検証を通じて何かを改善をしたいと思っている人 仮説検証の際に「どれくらいのデータを集めたら良いか」分からない人 はじめに 仮説検証とは「仮説を立て、それを証明するためのデータを集め、真偽を確かめること」です。今回は仮説検証を行う際の手順と、その検証に必要なサンプルサイズの考え方を説明します。サンプルサイズの話のみ関心があるかたは、前半を飛ばし「サンプルサイズの決め方」を読んでください。 目次 記事の対象 はじめに 目次 仮説検証のつくりかた 1. 仮説をたてる 2. 施策/KPIを考える 3. 仮説検証後のアクションを決める 4. 対象を決める 5. サンプルサイズを計算する サンプルサイズの決め方 答えを先に サンプルサイズを決める二つの要素 「二つの平均値」と

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    jinek 2016/09/27
  • 160924 Deep Learning Tuningathon

    2. © ABEJA, Inc. Deep Learningのパラメータを理解し、チューニングを実践することで Deep Learningに関する理解を深める ■学べること ・どのパラメータを変えると実行速度や学習速度がどう変わるのか? ・ネットワークの構築方法を変えるとどう精度にインパクトするのか? ■対象 Deep Learningはある程度使ったことあるが、ネットワークの細かな チューニングはどうすればいいかわからない 目的 3. © ABEJA, Inc. Deep Learningに対する初学者以上の知識 Deep Learningで自分でネットワークを書いたことがある Python(numpy, tensorflow)に関する知識 Linux, SSH, AWSに関する知識 今回の勉強会の対象者

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    jinek 2016/09/26
  • Pythonで動かして学ぶ機械学習入門_予測モデルを作ってみよう

    最高の統計ソフトウェアはどれか? "What’s the Best Statistical Software? A Comparison of R, Py... "What’s the Best Statistical Software? A Comparison of R, Python, SAS, SPSS and STATA" https://www.inwt-statistics.com/read-blog/comparison-of-r-python-sas-spss-and-stata.html の抄訳です。

    Pythonで動かして学ぶ機械学習入門_予測モデルを作ってみよう
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    jinek 2016/09/26
    pandasの使い方が若干気になるけど
  • PyConJP 2016: pandasでの時系列処理についてお話させていただきました - StatsFragments

    21日、22日と PyCon JP に参加させていただきました。ご参加いただいた皆様、スタッフの皆様ありがとうございました。資料はこちらになります。 pandas による時系列データ処理 pandas を使った時系列データの前処理と、statsmodels での時系列モデリングの触りをご紹介しました。 speakerdeck.com 時系列モデルの考え方については全く説明していないので、以下書籍などをご参照ください。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) 作者: 沖竜義出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2010/02/01メディア: 単行購入: 4人 クリック: 101回この商品を含むブログ (6件) を見る 元ネタ 以下のエントリをベースに新しい内容を追加しています。 sinhrks.hatenablog.com 時系列モデルを含む Python パッケ

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    jinek 2016/09/26
  • 転職ドラフト経由での選考における提示年収に関する問題について|転職ドラフトREPORT

    プレゼント贈呈終了のお知らせ】 転職成功プレゼント友達紹介プレゼント、カムバックボーナスプレゼントの贈呈を終了いたします。 各プレゼント申請は、対象者の方へ送付している「申請フォームご案内メール」および「申請フォーム」内に記載の申請期限までに申請をお願いいたします。 詳細は **[リリースノート](https://job-draft.jp/release)** をご確認ください。 【サイト停止のお知らせ】 2025年2月10日(月) 22:00 ~ 24:00に、メンテナンスのためサイトを停止いたします。

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    jinek 2016/09/26
    明日は何時までなのかというルールも決めた方が良さげ。
  • PyCon JP 2016、良かったTalkまとめ. - SE Can't Code

    PyCon JP 2016の面白かったTalkをまとめる。今年も最高だった。やっぱりこうやって社外のコミュニティに参加して、新鮮な情報や知識を入れることは大事なことだ。モチベーションも自然と高まるので、より技術力向上に精が出るだろう。ではでは、Talkのまとめ。 週末サイエンティストのすすめ PyConJP2016: 週末サイエンティストのススメ from Yuta Kashino www.slideshare.net 研究リテラシーをもって、週末に研究する。オープンデータはWebに転がっているので誰でも週末に研究ができる。こういうことをやらないとデータ解析とかのスキル上がらないなぁと思う今日この頃。kaggleとか始めるのもよいと思っていたが、こういうのを始めて、blogに研究を公開するのもありか。 Pythonで作るWebクローラ入門 speakerdeck.com 違うTalkを聴き

    PyCon JP 2016、良かったTalkまとめ. - SE Can't Code
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    jinek 2016/09/24
  • PyConJP2016: 週末サイエンティストのススメ

    2. Yuta Kashino • BakFoo, Inc. CEO • Astro Physics /Observational Cosmology • Zope / Python • Realtime Data Platform for Enterprise

    PyConJP2016: 週末サイエンティストのススメ
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    jinek 2016/09/23
  • ビジネスモデルの作り方

    2015 年 1 月 30 日に Viling Venture Partners で行ったグロースハックに関する講演資料です。 『君にグロースハックはいらない』というタイトルは別にグロースハックを dis っているわけではなく、いずれ必要になる方法がまとまっていると思います。ただ 74% のスタートアップの死因が premature-scaling という報告もあるように、あまり初期においてスタートアップが (細かなテクニックなどを中心に膾炙してしまっている) グロースハックの手法に力を入れてスケールしてしまうと、意味がないどころか自分の首を絞めるだけなのでは、という考え方を中心にまとめています。

    ビジネスモデルの作り方
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    jinek 2016/09/20
  • エンジニア全体ミーティング Tech MTGのすゝめ - クックパッド開発者ブログ

    こんにちは。投稿開発部エンジニアの土谷(@taihaku0415)です。 Androidアプリとcookpad.comの開発を中心に担当しています。 現在、クックパッドには100人弱のエンジニアが在籍しています。普段エンジニアはそれぞれの事業部に所属して、業務を行っています。スマートフォンアプリを専門に書くエンジニア、広告領域を担当するエンジニア、インフラや開発の基盤を構築しているエンジニアなど、多岐に渡ります。 そのため、クックパッドでは、業務をする上で必須なものから、他のチームの開発の知見や生産性を上げるためのtips(ツールの紹介や使い方など)まで、様々な情報を共有して、開発力や技術力の向上に役立てるための取り組みを行っています。 例えば、技術領域課題共有会では各部署・チームの課題を話し合う場が設けてあります。また、Groupadという社内ブログサービス上で、全社員(エンジニアにかぎ

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    jinek
    jinek 2016/09/17
  • 英文法書English Grammar in Use完全ガイド - Life is colourful.

    英文法の良書と呼ばれるEnglish Grammar in Use(イングリッシュグラマーインユーズ)について詳しく説明する。 具体的には、English Grammar in Useの世界での評判や学習者の評価・レビュー、種類と学習レベル、学習メリット、そしてその使い方や勉強法までを詳しく解説する。 初版発行から30年超、全世界1500万部発行(シリーズ累計)の実績を持つ、こののクオリティと信頼性は間違いないのだが、洋書ということもあり日語で書かれたインターネット上の情報はひどく断片的で、ユーザーが正しい情報にアクセスすることが難しい。 そこでこの記事では、散々に散らばっている情報を一箇所にまとめてみたい。 目次 各項目に分けてEnglish Grammar in Useについて詳しく解説していくが、かなりのボリュームになってしまったので、以下の目次から興味のある項目を選んで読んでい

    英文法書English Grammar in Use完全ガイド - Life is colourful.
    jinek
    jinek 2016/09/08
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    jinek
    jinek 2016/09/05