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2017年11月22日のブックマーク (4件)

  • Deep Learningを用いた音楽生成手法のまとめ [サーベイ]

    AI DJ Project — http://qosmo.jp/aidj/ Visualization: Shoya Dozonoupdate: 2022/5 この記事を書いた2017年以降の最新の情報をカバーした、音楽生成AIに関するホワイトペーパーをリリースしました。こちらから無償でダウンロードできます。 ホワイトペーパー 音楽生成AIの現状と可能性update: 2021/2 音楽をはじめとした創作活動、創造性とAIの未来像を書いた拙著『創るためのAI—機械と創造性のはてしない物語』がBNNから発売になりました。この記事で書いている内容にも触れています。ぜひお手にとってみてください。 update: 2019/9/25 2019年 4月から慶應義塾大学湘南藤沢キャンパスで 、Computational Creativity Labという名前で研究室をはじめました。AIを使った音楽制作

    Deep Learningを用いた音楽生成手法のまとめ [サーベイ]
  • 技術の中心でJavaを叫ぶ -2017年のJavaエンジニアが追うべきテーマと要素技術- - Qiita

    かつてJava技術の中心だった 私はSIerでシステム開発のアーキテクトやPMを担当しています。SIではまだまだJavaが主流ですが、文法を理解してコーディングできるだけでは活躍できない時代がすでにきていることを実感します。 私の上司が「技術の渦」という独特の表現を使って説明してくれたのですが、2000年から2006年ぐらいまではJavaを書くということは、いろいろな最新技術の実装を学べる時代でした。アプリケーションサーバー、XML、SOAP、MQ、CORBA、マルチスレッドなど、現代の評価としては芳しくないものも多いですが、そういった技術的チャレンジが多かったため、Javaエンジニアはあえて外に出ることもなく、ITの主要技術を学ぶことができていました。 時代の変化とそれへの追随 ただ、Web2.0やiPhone/Android登場以降、技術の渦はフロントエンドを経てアプリへと移ってきま

    技術の中心でJavaを叫ぶ -2017年のJavaエンジニアが追うべきテーマと要素技術- - Qiita
    lyiase
    lyiase 2017/11/22
    "クラウドネイティブを理解する"これが一番大事。あとJava-erはDockerとWebSocket(RxJavaなら楽なるかも?)はやめた方がいい。メジャーな動的型付け言語を1つ身に着けておくのも大切。
  • Node.jsのドキュメント管理について - 技術探し

    じいちゃんが米寿なため、実家で書いています。 あと家族増えてました👨‍👨‍👦‍👦 左の4ヶ月の子。 家帰ったら家族が増えてました👪 pic.twitter.com/4rmjpCNf4J— hiroppy😶 (@about_hiroppy) 2017年11月19日 先日、こちらのOSSドキュメント勉強会で話しました。 kbkz.connpass.com 今回はスライドの要約です。 how to manage the document of Node.js ドキュメントの重要性 Node.js Foundationについて Node.js APIドキュメント コミット数 issue/prのコメント数によるラベルの種類 レビュワー レビューをするポイント スタイルガイド 書き方 オートメーション CI Lint ドキュメントをビルドする サポートツール APIの翻訳 英語のタイポ検知

    Node.jsのドキュメント管理について - 技術探し
  • 機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて - Qiita

    はじめに 昨日のTwitterで書いたこちらが非常に反響を呼びました。 半年間かけたデータ解析の仕事が全くうまくいかなかった 今回の失敗は契約書に納品物を明記していなかったこと 機械学習の依頼は学習済みモデルのファイルを納品しただけでは、先方は検収できず、結果支払いを受けられない この教訓をひとりでも多くの人に知ってもらいたい — キカガク代表 吉崎亮介 (@yoshizaki_kkgk) 2017年11月20日 そうなんですよね。 全く先方が悪いわけでもなく、私自身が「機械学習のお仕事=解析」だと思いこんでいたことが失敗の始まり。 結局のところ、機械学習系のプロダクトを依頼されて、学習済みモデルを作成して即納品とはいかず、検証結果を示されないと検収できないよとなってしまうので、結局アプリケーション側まで組み込まないと納得感はないんですよね。 この検証とは、訓練データと検証データを分けた時

    機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて - Qiita
    lyiase
    lyiase 2017/11/22
    あ、これ私が趣味でも仕事でもやってるやつだ…。そうなんだよね、エコシステムを説明して、そのうちどこまで作るか決めて、責任分岐点を明確にしないと痛い目を見る。