オライリーから「仕事ではじめる機械学習」が出版されます
どういう本なの？まえがきのスクリーンショットを貼りましたが、この本は多くの機械学習の本とは異なり、機械学習の実務で使えるようになるために知りたい、機械学習を含めたシステムのアーキテクチャや機械学習プロジェクトの進め方、効果検証をどうするのかということをまとめました。 めざすところのイメージ既に多く刊行されているTensorFlowやChainerでディープラーニングをしてみようというものでもなければ、機械学習の理論をわかりやすく解説するといった類のものでもありません。ゼロから作るDeep LearningやCourseraのMachine Learningで学んだけど、実際の仕事に活かすにはどうしたら良いだろう？という疑問に答えているつもりです。また、大学の講義などで機械学習は学んだけど、実際仕事で機械学習のプロジェクトを進めるときはどうすればいいんだろう？という人にも得るものがあると思い
知らないうちにどんどん人が増えていく会社 – Isoparametric – Medium
知らないうちにどんどん人が増えていく会社gumiに入って一ヶ月か二ヶ月が過ぎたころ、チームに所属して様子を見てみると、gumiには一ヶ月の間にかなりの多くの人（5人とか10人とか）が入ってくるのに気がつかされた。 幾つかのチームが組成され、それぞれがゲームを開発、運用しており、解析班などと呼ばれるようなチームもあった。 （そして、それは機能していなかった。売れてないのだから、解析する内容などあるはずもない） そして、入ってきたプログラマは時折適当にプロジェクトにアサインされたりした。 私のチームにも新しいプログラマがやってきたわけだが、そのことを切っ掛けに、うやらプログラムがまともに組めない（仕事を任せられない）人が入ってきていることに気がつかされることになる。 困ったので当時のCTOにどういう基準で人を採っているのか訊いてみた。 特に基準はない、みんな頑張ればできる、とのことだったので、
辞める時に会社のほんとうの姿が見えるよね、という話
私自身、独立するまで3回転職しているので、何度かは「会社辞めます」と上司や社長に伝えていることになるのですが、その際に思ったのは、辞める時に伝えた時の反応やコミュニケーションで会社の本当の姿が見えるなーと思いました。 いままではぼんやりとそう思っていたのですが、先日友人との話の中で「会社が本当に社員をどう思っているか」「辞めた社員がその会社のことを何と言うか」は辞める時の対応によってだいぶ変わるなーと感じる場面がありました。 辞めるときの対応として印象的だったのはその友人が話していたことを簡単に書くと、前職はIT系スタートアップを辞めることを代表の方に伝えたところ、「なるほど…。そういうことか、わかったよ。給与2倍にするから」と言われたそうです。 まじか…という感じですが、結構こういう社長というか会社あるんですかね！？ どうやらこの会社は退職者が続いていて、本当の理由はこの代表の価値観につ
プログラミングスキルがあれば学歴なんていらない。17歳女子高生が大学進学をやめて挑む初起業。 — Medium
もひとつ、ぼくの活動をスポンサードしていただいているプログラミング学習スクール「 TECH::CAMP 」のブログから、素敵なストーリーを共有させていただきます。 ほんと、こういう時代ですよ！ぼくが今高校生なら、彼女と同じ道を進んでいると思います。 森川恵美(もりかわえみ)さん 1998年生まれの17歳。日本の高校には4ヶ月のみ在学し、アメリカへ。留学先の高校を10ヶ月で飛び級卒業。 帰国後日本の高校には戻らず、 TECH::CAMP を受講。現在は総合マッチングサービス Seekle (シークル) のリリースに向けて起業準備中。 実兄の森川照太氏が起業家で、アジアの留学生を日本の教育機関につなぐためのプラットフォーム【ST Booking】を運営するHakodate Ventures Pte. Ltd.のCEOを務めている。 起業家の兄を見て感じたプログラミング学習の重要性 ──プログラ
Elasticsearch 日本語形態素解析のための文字列正規化の重要性
日本語の文章を形態素解析するときは、トークナイズする前に文字列の正規化を済ませて検索精度を向上させよう！ この記事は、Elasticsearch Advent Calendar 2014 の１８日目のエントリーです。即席で申し訳ないですが、なんとかまとめましたので是非最後までお付き合いください。 今回は、日本語形態素解析における文字列正規化のお話です。 それでは早速本題に。 非正規化された日本語の文章を形態素解析を使って、なるべく意図したようにトークナイズするためには、全角英数字を半角英数字に正規化したり、半角カタカナを全角カタカナに正規化したり、不要な文字を除外したり、単語ではなく、文字単位での正規化が重要になってきます。 Japanese (kuromoji) Analysis Plugin のページでも紹介されているように、全角英数字や半角カタカナの正規化には、CJK Width F
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