TechCrunch | Startup and Technology News
Finbourne, founded out of London’s financial center, has built a platform to help financial companies organize and use more of their data in AI and other models. Even as quick commerce startups are retreating, consolidating or shutting down in many parts of the world, the model is showing encouraging signs in India. Consumers in urban cities are embracing the convenience of having groceries delive
New Relic で取得したデータや独自に集計したパフォーマンスログを Re:dash で可視化する - freee Developers Hub
こんにちは、エンジニアの foostan です。 freee では法人向けの決算や申告まわりの開発を主に行っています。 先日「【AWS・New Relic・freee】合同セミナー AWSで実現するクラウド・ネイティブ ITサービス」というイベントに登壇して来ましたのでまずはその報告をさせて頂きます。 私の発表内容の概要は以下のとおりです。 freeeのクラウドサービス活用術とパフォーマンス改善活動のご紹介 freeeでは会計freeeや給与計算freeeなどのクラウドサービスを開発・運営していますが、実際にはAWSやNew Relicといった様々なクラウドサービスを活用しています。freeeでのクラウドサービス活用術として、いくつか事例を交えながら紹介したいと思います。またサーバのレスポンスタイムの改善にフォーカスして、どのように行っているかをより具体的に、技術的な観点と組織的な観点でご
あらゆるデータを可視化するTensorBoard徹底入門
TensorBoardの主要機能 折れ線グラフ 画像 音声 ヒストグラム 計算グラフ 次元削減のプロット TensorBoardの読み方 シンボルの意味 name scopeとnode グラフの色 Structure View Device View 計算時間・メモリ テンソルの次元数 Summary Operation scalar histogram image audio 可視化してみる ハイパーパラメータの探索 Embedding Visualization メタデータファイルの作り方 スプライト画像の作り方 ラベルによる色分け t-SNEとPCA まとめ TensorFlowの優れた機能として、TensorBoardによる充実した可視化環境が挙げられます。TensorBoardがあれば、ニューラルネットワークの学習が上手くいかないときに、俯瞰してネットワークを表示したり、様々なデ
徒歩5分vsバス利用、中古マンションの値下がり具合を可視化 - 不動産ブログ「マンション・チラシの定点観測」
湾岸エリアに建つ、駅から遠い大規模マンション。 物件概要大手町駅直通20分、バス約8分+徒歩1分。総戸数364戸（171戸（1街区）+193戸（2街区））、11階建て（1街区）+12階建て（2街区）。「1街区」平成26年2月12日竣工済み（2カ月前）。「2街区」平成26年8月下旬竣工（本チラシ掲載日の4カ月後）。 【第1期1次登録物件（2街区）】販売戸数5戸、3LDK（70.20m2〜80.46m2）。販売価格2,599万円〜4,299万円。 【第1期1次先着順（2街区）】販売戸数20戸、3LDK（70.20m2）〜4LDK（90.14m2）。販売価格2,939万円〜4,199万円、最多価格帯2,900万円台（3戸）。 ※2012年12月8日(土)、2013年2月1日(金)・5月24日(金)・9月13日(金)の物件と同じ。 新聞半紙大チラシのオモテ面右上隅のキャッチコピー。 ○○駅より目の
タスク管理の図解とチームでのクラウド活用が特徴！「あのプロジェクトチームはなぜ、いつも早く帰れるのか？ ／中島紳」 | シゴタノ！
photo credit: jetalone via photopin cc 本書は、タスクセラピーのコーチの一人である中島紳さん（@Moyori）の著書です。 著者は住宅団地の造成設計を本業としており、山や谷をならして平坦な土地をつくることから、道路・上下水道・電力といったインフラ整備まで、多くのことを管理しています。 様々な分野のスペシャリストを円滑に束ねるために、チームに対して著者がどのようにタスク管理を駆使しているのかが惜しみなく紹介されています。 1．図解でタスク管理を理解する 2．チームのタスク管理でブラックボックスを可視化する 3．クラウド活用についての仕事仲間へのインタビューがおもしろい 1.図解でタスク管理を理解する 本書の特徴の1つとして、GTD＆TaskChuteのタスク管理をわかりやすく図解していることが挙げられます。 タスクセラピーコーチによるGTD超入門シリーズ
日本のスーパーは遅れている？ 客のデータを分析しなければいけない
日本のスーパーは遅れている？ 客のデータを分析しなければいけない：仕事をしたら“客の迷い”が見えてきた（後編）（1/5 ページ） 仕事をしたら“客の迷い”が見えてきた： とあるコンビニでのこと。デザイン会社で勤める田中健作さん（仮名、30代）は、商品を購入する際、いつも“迷って”いるという「うーん、今日のお昼ご飯どれにしようかな……」。棚に並んでいる唐揚弁当を手にして、「おいそうだな……。でも最近、肉ばかり食べているから、今日は魚にしよう」。ということで、唐揚弁当を元に戻し、シャケ弁当を手にする。 弁当だけではなく、飲料でも同じように迷う。「新商品のお茶にしようかな。それともいつものやつにしようかな」といった感じで。そんなこんなで悩んだ挙句、ようやくレジへ。 田中さんはコンビニに10分ほど滞在したが、店側に残るデータはこれだけ。「30代、男性、シャケ弁当、ペットボトルのお茶を購入」――。彼
エンジニアのためのデータ可視化実践入門という本を書いた - あんちべ！
2014/10/14 追記 本書87ページに「母数」という単語が複数回出てきますが、 これは全て「分母」とすべきでした。*1 通常、統計学の文脈では、母数は各確率分布を特徴付ける変数を指す単語であり、 例えば正規分布は平均と分散という二つの母数によって形状が決定されます。 決して母数と分母（あるいは全数）と誤解してはなりません。 しかし母数と分母を混同することは本当によくあることで、 本書はこのような頻出する誤解を訂正し、 皆様が統計を用いる際の失敗を一つでも減らす という目的で執筆に至ったにも拘らず、 まさか本書でこのような重大な失敗をしてしまったことに対し 心からお詫び申し上げ訂正させて頂きます。 なお、問題個所の記述は共著者の森藤氏ではなく 私が記述したものであり、全責任は私にあります。 本を書くに当たり、誤字脱字や言い回しの不備は出来る限り無くすべきですが、 人間であるためミスをす
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この Visualization がすごい2014 〜データ世界を彩るツール6選〜