ITエンジニアとしての勉強をやめた話 - infragirl’s blog
しばらく辞めようと思います。 どんな勉強をしていたの 業務終了後に技術書を読んだり、資格取得（AZ-900）に取り組んだりしてました。時間が無いので寝る前とか、早めに出勤して本読んだりとか、昼休みに読んだりとかしてました。 なんのために勉強していたの 転職して仕事内容がかなり変わり、分からないことが増えました。分からないなら勉強を増やせばいい！という今思い返すとちょっと浅はかな考えです。また、インフラ女子の日常を執筆する上で中途半端なことは描きたくないという気持ちから、書くテーマについて最低1冊は読もうとしてました。ゼロトラストのテーマの時はゼロトラストネットワーク1冊とか。そりゃどえらい疲れるわぁ(´ｰ｀) なんで辞めるの 休職する程度に身体を壊したからですね。3ヶ月ほど休職して最近復職しました。 あと、この進め方で勉強してるとキリがなくて辛いからです。(´ｰ｀) 勉強しなくなった時間は
社内勉強会で専門的技術力を高めるには
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog サイトオペレーション本部に所属している大津と申します。普段CDNとNode.jsサポートの仕事をしていて、第9代黒帯（ヤフー内のスキル任命制度／ネットワーク・セキュリティ）に任命していただいています。1 先日ヤフー社内で黒帯LT会が開催されました。お題目は事前に指定された「専門的技術力を極めるための極意」ということで、10分ほど話をしました。しかし、これまでみたいにセミナールームで大勢の前で話すわけではなく、最近代わり映えしない自宅デスクからのオンラインLTは、正直勝手が違いました。時間配分もミスって中途半端に終了です。と思いきや数日前、このYahoo! JAPAN Tech Blog担当者から「いやー、よかったですよ。そのネタ書
エンジニアはどのようにして技術を学べば良いのか
はじめに この記事は、エンジニアがどのように技術を学べば良いのかということについて、おもに西尾泰和氏の書籍・記事で主張されている内容を元に、特定の問題を対象として自分の考えを加えて考察したものです。特定の問題としては、以下の3つを設定しています。 何を学べば良いのか分からない 技術書を読んでもすぐ忘れる 学習する時間がない もちろん、学ぶ上で考えるべきことは上記の問題にとどまりませんが、ここでは、比較的身近で耳にすることが多いと感じるものを問題として設定します。 定義 この記事ではスコープを特定の範囲に限定しているため、一般的な用語について、一部を以下のようにローカル定義しています。そのため、一般的な用語そのままの意味においては、この記事の内容はコンテキストを維持できないことがある点に注意してください。 エンジニア Web 系企業に勤めており、主にプログラミングをはじめとしたコンピュータサ
Preferred Networks、深層学習の研究開発基盤をPyTorchに移行 - 株式会社Preferred Networks
PyTorch開発チームおよびオープンソースコミュニティと連携し、フレームワーク開発、MN-CoreプロセッサのPyTorchサポートなどを推進 株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、研究開発の基盤技術である深層学習フレームワークを、自社開発のChainer™から、PyTorchに順次移行します。同時に、PyTorchを開発する米FacebookおよびPyTorchの開発者コミュニティと連携し、PyTorchの開発に参加します。なお、Chainerは、本日公開されたメジャーバージョンアップとなる最新版v7をもってメンテナンスフェーズに移行します。Chainerユーザー向けには、PyTorchへの移行を支援するドキュメントおよびライブラリを提供します。 PFN 代表取締役社長 西川徹は、今回の
全くのゼロから「駆け出しデータサイエンティスト」を育てる方法論 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 「データサイエンティスト」の第一次ブーム勃興から6年余り、人工知能ブームに便乗した第二次ブームで人口に膾炙してから3年余り、気が付いたら何やかんや言われながらもデータサイエンティスト及びその類似職が、じわじわと日本国内の産業各分野・企業各社に広まりつつあるように僕の目には映ります。 そういう背景がある中で、ここ1年ぐらいの間にそこかしこで目立つようになってきたのが「ゼロからデータサイエンティストを育てたいのだがどうしたら良いか」という相談や議論。割とあるあるなのが「取引先がデータサイエンティストを採用して商談の席に同席させるようになって、彼らがデータサイエンスの知識を駆使してビシバシ突っ込んでくるのだが、こちらにデータサイエンティストがいないので対応できない」みたいなお話。これは実はUSでも同様だと聞くので*1、案外洋の東西を問わない課題なのかもしれま
機械学習を中途半端に勉強しても必要とされているのは研究者レベルの人だと考えてしまうのですがどう思いますか？
回答 (4件中の1件目) ”中途半端に”というのはどのくらいのレベルなのでしょう。 谷村新司が歌うところの、「中途半端でなけりゃ、生きられない」by 狂った果実 ってあたりでしょうか。とりあえず「基礎知識はあるがそれを使って何か自分で問題解決をするソリューションを組むことはできない」レベルとしてみましょう。 さてそんな中途半端な私は将来必要とされますかね？ YesかNoかで言えば、単純に普通のビジネスマンを続ける上ではあまり必要とされないのではと感じます。 まず自分がMLシステムの構築を主導・管理する場合： MLを問題解決やシステムとして使う場合、正しいデータを用意し、学習した結...
MITからメルカリにやってきた20代AIエンジニアが放つ偉才っぷり「趣味でやってみたら天職でした」 - エンジニアtype | 転職type
2019.08.22 働き方 AI等のテクノロジー で「売ることを空気に」することを目指すというテックカンパニー・メルカリ。同社では現在すでに国内外から集まった約40名のAIエンジニアが活躍しており、10月にはさらに約16名の新入社員を迎えるという。 そして今、メルカリの中でも特に偉才っぷりを発揮しているのが、AIエンジニアの松岡玲音（まつおかれいん）さん（27）だ。 株式会社メルカリ AIエンジニア 松岡玲音さん（@lain_m21） 1992年生まれ。東京大学薬学部卒業後、アメリカの大学院へ渡り宇宙工学を専攻。その後、機械学習のロボットへの応用へ興味を持ち、マサチューセッツ工科大学（MIT）の航空宇宙工学専攻へ転学。ロボットAIなどについて研究を重ねた後、中退。2018年10月よりメルカリでインターンシップをはじめ、2019年１月に入社し、現職 メルカリに入社するまで「Pythonは独
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