この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook この章では機械学習について、Webサービスの開発で必要とされる知識を中心に、とくに自然言語処理にフォーカスしながら解説します。 Webサービス開発と機械学習 実現困難な機能の例 闇雲な実装 もう少しましな実装 機械学習によるパラメータ決定 分類問題のための機械学習手法 パーセプトロン 判別アルゴリズム 学習アルゴリズム 特徴量のとり方 形態素解析 量をともなう特徴 組み合わせ特徴量 モデル 機械学習の種類 教師あり学習 分類 (質的変数の予測) 回帰 (量的変数の予測) 教師あり学習でのデータセット 教師なし学習 クラスタリング 次元削減(次元圧縮) 頻出パターンマイニング 異常値検出 アルゴリズムの評価 訓練データとテストデータ 学

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引き留めたい人材とそうでない人材の境目はどこにあるのか。鍵となるのがチームワークという。ヤフーの藤門氏、メルカリの柄沢氏、ラクスルの泉氏、3人ともチームワークの重要性を強調した。いくら腕に覚えがあろうとも、一匹狼では気鋭のネット企業やスタートアップで活躍するのは難しそうだ。 やはりエンジニアには長く勤めてほしいものですか。優秀な人材が重要であるのは当然ですが、個人のキャリアを考えると転職や起業を妨げるわけにもいきません。 泉　変化が激しい業界ですから、ずっと勤め続けてもらうのは現実的には難しいと思います。ただ、ポジティブな理由で辞めていくのは歓迎ですし、ここではチャレンジできないと感じて辞めていくのも送り出してあげたいです。もちろん長くいてほしいとは思いますから、複雑ですね（苦笑）。 ただ、うちで働くのがイヤになったから辞めたいと思われる状況は作りたくない。そうであれば自社の環境を改善しな

こんにちは。 ニュースサイトをだらだら眺めていたら、ダウンタウンの松本人志さんが、東京都の小池知事の所信表明演説を見て、ルー大柴みたいだと言っている記事がありました。 確かに、「ダイバーシティ」「ワイズスペンディング」「ホイッスルブロワー」・・・ ？？？ うむ。難しいですね。ダイバーシティ？あぁ、あれね。等身大のガンダムがあるところ？ いや、違いますね。ははは。 MT6538さんも、こちらの記事で書かれていましたが、なるべく日本語にしてほしいところ。 mt6538.hatenablog.jp しかしまぁ、小池知事は小池知事として、自分として気になるのが、 営業に来るIT企業の営業さんって、どうして揃いも揃ってルー大柴みたいなカタカナ語を話すんだろう？ ってこと。 「貴社のコアコンピタンスを高めるためのソリューションを提案します！」 「アジェンダをお配りします。」 とか。たぶんきっと、 「貴