Web制作時などのコーディングの作業が捗る、コードがはっきりと見やすくて、使いやすい Visual Studio Codeのテーマを紹介します。 ダーク系が好きな人も、ライト系が好きな人も、そしてクリーム系やMaterialカラーのテーマなど、いろいろ揃っています。 VSCodeThemes VSCodeThemes -GitHub VSCodeThemesでは、Visual Studio Codeのさまざまなテーマがまとめられています。 Visual Studio Codeで使いやすいテーマファイル Visual Studio Codeのテーマのインストールと変更方法 Visual Studio Codeで使いやすいテーマファイル まずは制作者に人気が高い、暗い色を使用したダーク系のテーマ。

Googleで培われたシステム管理とサービス運用の方法論である「サイトリライアビリティエンジニアリング(SRE)」のノウハウをまとめた本が「Site Reliability Engineering」です。英語版の内容が無料で公開されているほか、オライリーから発刊予定のSREに関する書籍「The Site Reliability Workbook」も、2018年8月23日までの期間限定で公開されています。 Google - Site Reliability Engineering https://landing.google.com/sre/book.html Site Reliability Engineeringを読むには上記のサイトにアクセスし、「READ ONLINE FOR FREE」をクリック。 目次が表示されるので、まずは序文から読んでみます。「Foreword」をクリック。

こんにちは。開発部門HR（技術人事）を担当しているOKANO@奈良出身です。前回はぐるなびの新卒研修がどのようなものなのかを紹介しました。 今回はこの1年開発部門の中で開催してきた、ベテラン若手問わずに参加ができるエンジニア勉強会の取り組みについてお話したいと思います。 数ある職種の中でも、エンジニアは特に学び続けることが必要な職種のひとつだと僕は思います。毎日のように更新される技術ブログや新規技術の記事に目を通しているだけで時間が瞬く間に経過していきます。 個人が学んだことを組織内で共有し合える環境は、参加者同士で刺激を受けられて一人でもくもくと学ぶよりも自分の中への落とし込みも多いもの。 そんな組織的な学びの環境を作りたいなぁと思っている方の参考になるとうれしいです。 2017年3月〜2018年2月に開催した勉強会 ぐるなびの勉強会文化 ぐるなびで、勉強会はなぜ定着しなかったのか 勉強

自分やチームがきちんとデータに基づいて仮説を構築し、その仮説に基づいて施策を立案し、それを検証していく思考ができるようなフレームワークを作ってみました。 イケてるテック企業というのは例外なくエンジニアやデザイナーなどの創り手がイキイキしています。そして、彼らがイキイキしているためにはメンバーからの理不尽なオーダーがない状態、つまり全ての議論や意思決定がデータや仮説を起点にしてなされている状態が必要だと思っています。 自分はMESONという「3DモデルのGoogle」のようなサービスを作る会社をやっているのですが、おかげさまで順調に人が増えてきました。 MESONは今後人数が増えていってもエンジニアやデザイナーがイキイキしている会社にしたいので、それを仕組みで実現するためにこのフレームワークを作りました。 チームの議論や意思決定を、よりデータドリブンかつ仮説ドリブンにしていきたいと考えている

前にSQLで言う所のcase when x then y else z end的な処理をpandasでやる時にすぐやり方を忘れるから記事にした。あれはあれでいいのだけれど、まだまだ前処理にすごく時間がかかる！！めっちゃめんどい なんとかしたい... 今までpandas.DataFrameで色々特徴量生成（feature creationとかfeature engineering）する時に、ごちゃごちゃpandasのネイティブな機能を使って生成してたけど、kagglerのエレガントなデータの前処理を見ていると下記モジュールを使っている人が多い印象。 scikit-learn.preprocessing category_encoders featuretools 特に大量に特徴量を生成したい場合、**featuretools**がすごく便利そうな予感！！！ よっしゃ!! 使ってみよ！！！ F

2018年3月23日から24日にかけて、レバレジーズ株式会社が主催する国内最大級のエンジニア向け技術イベント「MANABIYA -teratail Developer Days-」が開催されました。同社が運営するITエンジニア向けのQ＆Aフォーラム「teratail」の中で解決できない問題を解くため、一流エンジニアたちが一同に会して、プレゼンテーションやパネルディスカッションを行いました。トークセッション「 成長を止めない機械学習のやり方」では、クックパッド株式会社リサーチエンジニアの染谷悠一郎氏が登場。機械学習を取り入れたサービス開発において、組織や個人に発生しがちな問題と、その解決方法を解説します。 成長を止めない機械学習のやり方 染谷悠一郎氏（以下、染谷）：ありがとうございます。みなさん、おはようございます。1時間目ということで「成長を止めない機械学習のやり方」というテーマでお話しさ

「仕事ではじめる機械学習」は、ディープラーニング入門の1冊目と言われる「ゼロから作るDeep Learning」の次に読むのがおすすめです。 なぜなら「ゼロから作るDeep Learning」は、初心者にもわかりやすいがゆえに「あらゆる問題がディープラーニングで解決できてしまうのでは」という万能感を感じさせてしまうからです。 本書は、そんな幻想に「待った」をかけてくれます。 本書の一文をご紹介しましょう。 「機械学習は技術的負債の高利貸しのクレジットカード」というタイトルの論文があるほど、機械学習を含んだシステムは通常のシステム以上に技術的負債が蓄積しやすいのです。 このエントリでは、「仕事ではじめる機械学習」の内容をまとめます。 1章 機械学習プロジェクトのはじめ方 機械学習プロジェクトの流れについて、何をどういった順で行うのかが説明されています。 問題を定式化する 機械学習をしないで良

このような対話を通じて、レストランの検索に必要な情報をユーザから取得し、レストラン検索を行います。 今回、レストラン検索にはHotPepperグルメサーチAPIを利用させていただきました。ありがとうございます。 システムアーキテクチャ 対話システムは複数のモジュールから構成されています。今回は、各モジュールは独立に動作させず、前段階のモジュールの処理が終わった段階で駆動されるようにしています。 最終的なシステムアーキテクチャは以下の図のようになりました。 今回のアーキテクチャに沿って処理の流れを説明すると以下のようになります。 ユーザがテキストを入力すると、入力したテキストは言語理解部に入力されます。 言語理解部では入力されたテキストを解析して、対話行為と呼ばれる抽象的な意味表現に変換します。 言語理解部から出力された対話行為は、対話管理部に入力されます。対話管理部では入力された対話行為を

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? #0. これはなんですか？ Chat Bot界隈に乗り遅れた私のような人達のためのまとめ記事です。 主にLINE Chat BOTに焦点を当てて説明。このページと参考文献のURLだけで、 Botの背景、仕組み、アルゴリズムの全てを把握できるように心がけてます。（足りなかったらサーセン） #1.はじめに ###そもそもボットって何？ 「ロボット」の略称で、人間がコンピュータを操作して行っていた処理を、人間に代わって自動的に実行するプログラムのこと。検索エンジンなどが利用するボットは「検索ロボット」「クローラ」などとも呼ばれる。 ###対話

統計やらNight!!データマイニングMeet up #2 @ウィルゲート の発表資料です。 refs. http://yuzutas0.hatenablog.com/entry/2018/05/17/083000

時間がたつに連れて、私のフォーカスは、「カスタマーが何を言っているのか？」から、「まずはテストしよう！」というコンシューマー・サイエンスの態度に変わりました。私のチームのカスタマーに関するインサイトは向上し、学びの速度も上がり、何がカスタマーを喜ばせるのかについてのある仮説を形成するに至りました。 以下が、コンシューマー・サイエンスとカスタマーオブセッションのために私達が使ったリサーチの手法です。 既存のデータを使って過去と現在のカスタマーの行動を理解する。 私達の作っているものに対してカスタマーがどう反応するのかを聞くために、フォーカス・グループや一対一のインタビューやユーザーテストといったクオリティティブなリサーチをする。 カスタマーがどういった人たちなのかを、デモグラフィック（人口統計学的属性、つまり性別、年齢、住んでいる地域、所得、職業、学歴、家族構成など）、競合する製品の使用度、

今日，社内勉強会で話す機会があり，過去1年間を振り返りつつ「プロジェクトをリードする技術」というタイトルにした．今回は参加者がエンジニアだけじゃなく，ビジネスチームのメンバーもいたため，できる限り，技術的な用語を使わないようにした．質疑応答とディスカッションもあり，1時間非常にワクワクした時間だった． 関連する領域 僕がプロジェクトをリードするときに意識しているのは，スクラムなど特定のプラクティスに依存しすぎないことで，チームの特性によって，関連する様々な領域からプラクティスを集めている．ザッと挙げるだけでも，こんなにたくさんある． チームビルディング ファシリテーション マネージメント 3.0 アジャイル (スクラム / カンバン / XP) 組織論 育成 心理学 メンタリング プロジェクトマネジメント 資料 過去1年間に取り組んだことを全て詰め込んだ！プレイングマネージャーとして頑張っ

本資料の内容 ・異常とは ・異常検知問題のタイプ ・時系列データのタイプ ・データの前処理 ・異常検知手法 ・性能検証 ・発展

イギリスの公共放送局BBCは「BBC Sound Effects」を立ち上げ、1万6000種類以上という膨大な量の音源素材の提供を開始した。 サイトではキーワード検索でお目当ての素材を探せるようになっており、非圧縮のWAVファイルをダウンロードすることも可能です。 1922年にラジオの放送を開始したBBCは、およそ100年にも及ぶ活動の中で膨大な音素材を蓄積してきました。BBC Sound Effectsはその名が示すとおり、数々の素材の中からサウンド･エフェクトとして利用できる音源の提供を行うサイトです。 素材はRemArcライセンスで提供されており、著作権はBBCが所有しますが個人利用や教育利用、そして研究用途においては自由に… 続きはソース元で http://gigazine.net/news/20180421-bbc-sound-effects/ BBC Sound Effects

Kaizen PlatformでSRE Group Managerをしている前田 (@glidenote)です。4月ということで転職や部署異動など新しい環境で働いている人が多そうなので、今回はKaizen PlatformのEngineering GroupとSRE Groupが行っているOnboardingプロセスを紹介したいと思います。 TL;DR Kaizen Platformに入社してくれた人に最速でPerformanceを出してもらうためにOnboardingプロセスを策定し、運用、日々改善している 入社してくれた人が自身のOnboarding Planを自分で作成し、CTO、メンターとで定期的に期待値の調整、振り返りを実施し、齟齬が発生しないようにする ランチスケジュールを組み毎日別々の人と、別々の場所にランチに行き、一緒に働く人たちとオフィス周辺の情報を知ってもらう 入社した

アライアンス事業開発部の大曽根(@dr_paradi)です。 ニュースパスというアプリの分析と開発を行っております。 今回は機械学習の評価関数のお話をします。 内容は、【FiNC×プレイド】Machine Learning Meetup #1 - connpassで発表したものになります。 発表資料 いまさら聞けない機械学習の評価指標 from 圭輔 大曽根 www.slideshare.net 機械学習における評価 現在は機械学習ライブラリが充実しており、また、Webサービスの普及により学習に必要なデータの獲得も以前と比較して容易になっています。 そのため、機械学習のビジネス利用への敷居が下がっています。 予測や分類といった問題を解く際には、設定した課題に対してどのモデルが最も適しているかを評価するための指標(評価関数)が必要になります。 Kaggle*1などのコンペティションではあらか

こんにちは、ほけきよです！ 機械学習の基本は教師あり学習です。 でも、実際の現場ではいろいろ指標が出てきて「?」 ってなるので、一回本気でまとめてみることにしてみました！ 教師あり学習の分類 二値分類 用語一覧表 図解 事例 事例1:果物の分類 事例2:ガンかどうかの検査 ROC曲線の意味合い 指標まとめ 多クラス分類 precision, recall, F-measure accuracy logarithm loss 出力が数値(回帰) 用語一覧 二乗誤差(MSE, RMSE)と絶対誤差(MAE)の使い分け AICとBIC, wAICの使い分け 時系列問題 参考になりそうなサイト 教師あり学習の分類 今回は正解はカテゴリか意味を持つ数字かで場合分けをしてみた。 全体の指標のサマリーはこんな感じ(だと思っている。) ※他にも大事な指標があるよ&これは間違っているのでは？？ というコメン

こんにちは。加藤泰明と申します。 特定派遣やSES（準委任契約）にて客先常駐で働くインフラエンジニアです。 ※職務経歴書をGitHubで公開しています。 私は勤務先の企業（以下、自社）から単独で客先に送り込まれることが多く、1人ぼっちの現場でいかに生き延びるかを探究してきました。 今回は、たった1人で客先に送り込まれたエンジニアが、そこで生き延びるにはどうすればいいのか、具体的な8つのテクニックをお伝えします。 ※ここでは、客先常駐するエンジニア（一般・特定派遣、SES含めて）のことをパートナーと記しています。 第1条　客先プロパーの期待値を調整するIT業界の慣習として、パートナーとして我々が客先常駐する前に、我々と客先のプロパーが直接会話する機会が設けられることがほとんどです。 （職場見学、お打ち合わせ、面談等、企業によってその機会の名称が異なります） 正直に申し上げますと、その際に、パ