こんにちは。ぼへみあです。 こんな記事を読みました。 japan.zdnet.com よくあることだと思いますが、上から降ってきた機械学習プロジェクトは99%失敗し、導入したとしても技術的負債という形でエンジニアを苦しめることになるので、やらないほうがいいと思います。 僕は普段から、ディープラーニング面白しれー、機械学習サイコーと世に広めてしまっているのですが、 こちらの講演を聞き、機械学習をシステムに組み込んで運用する際に、普通のシステム以上に技術的負債が発生しやすく、どの企業でも気軽に導入を進めるべきでないと思いましたので、今の考えをまとめてみました。 ディープラーニング、実サービスへの導入の実際 〜niconicoにおけるレコメンド、コメント解析、画像解析〜 | Peatix 機械学習は技術的負債の高利子クレジットカード 近年高い成果を上げ、ブームになっている機械学習を導入したいと考

楽天モバイル、待望のプラチナバンド開通（とりあえず世田谷区の1局だけ）を終末トレイン風に大々的にアピール

ロシア北西部サンクトペテルブルクの地下鉄車内で３日午後２時４０分（日本時間午後８時４０分）ごろ、爆発が起きた。スクボルツォワ保健相によると１０人が死亡。５０人近くが負傷した。プーチン大統領はテロの可能性を視野に捜査を進める考えを表明した。 国家反テロ委員会によると、爆発後、現場とは別の地下鉄駅で爆発物が発見された。同時多発テロを狙っていた可能性もある。 プーチン大統領は爆発が起きた時、ベラルーシのルカシェンコ大統領と会談するため、サンクトペテルブルクに滞在していた。自身の出身地でもあるロシア第２の大都市で多くの一般市民が犠牲となる事件を許したことは、政権にとって大きな痛手だ。 反テロ委員会によると、地下鉄２号線のサンクトペテルブルク中心部のセンナヤ広場駅から技術大学駅に向かう途中で爆発が起きた。ネット上には、爆発で扉が破壊された車両が技術大学駅に停車している様子が投稿された。インタファクス

発明家にして未来学者、コンピュータ・エンジニアでもあり、実業家。現在、グーグルで技術部門のディレクターの一人であるレイ・カーツワイル氏は、人類がテクノロジーを取り入れることで近い将来、次の段階へ進化すると言う。人類を超えた存在（ポスト・ヒューマン）とは、どのようなものなのか。そこで見える世界は、天国か地獄か、それとも変わらぬ日常か――。インタビューはサンフランシスコ郊外、カーツワイルが創設者の一人である教育機関「シンギュラリティ大学」内の図書室で行われた。（インタビュー・吉成真由美／Yahoo!ニュース 特集編集部） レイ・カーツワイル：1948年ニューヨーク生まれ。マサチューセッツ工科大学卒業。発明家、未来学者。2012年より、生涯初の会社勤めとなるグーグル社で、技術部門のディレクターの一人として活躍。シンセサイザー「Kurzweil K250」、文章音声読み上げマシンなどを発明。レメル

それ、viじゃないよ。 Vimなんだけど。 メジャーなディストリに偽物のviが入ってるの。 本物のviが入ってるディストリあったら教えて欲しい。

2017 - 04 - 03 はてな村の小さな小さな闇（完結編？） 「眠れる獅子を起こしてしまった」 まずそれが第一の感想だ。最初に断っておくが今から展開するこれはプロレスである。 id:elve さんには何の恨みも無いし私は彼女の書く言及記事が好きだ。彼女も本気で私を叩こうと思っていない「はず」だ。なので彼女が思う「気持ち悪い」について返事をここで書いてみたい。正直少し悩んだ。この件について私がずっと思っているのは「基本的には第三者」であるということ。私が直接この件の主役 明恵 氏に愛を叫ばれたわけでも嘘を書かれたわけでもない。しかしながら完全な「外野」ではないという自身の考え方で「関係ない立ち位置」を取りながら私の考え方について言及記事を書いたりツイートをしていた。これらは彼女の記事にある「プークスクス」ではないとここで断言しておきたい。スルーしようか悩んだのだが、elveさんのあの記

表題の通り、数年勤めたソニー株式会社を退職しました。 個別具体の退職理由はいろいろあってそれらは後述しますが、退職を決めた基本的な理由は、個人的なキャリアパスの設計と会社の方針のミスマッチ、労働観のミスマッチ、技術投資の考え方のミスマッチの三点に集約できると思っています。 キャリアパスの設計と会社の方針のミスマッチ私はソニーでソフトウェアエンジニアとして働いていました。 ソフトウェアエンジニア(を目指す人間)にとってソニーと言えば、"自由闊達な理想工場"、エンジニアが自由に活躍できる会社、日本のメーカーなのにソフトウェアもちゃんとつくれる会社、などのイメージがあるかと思います。私もそう思っていました。 実際会社は説明会などでそういった説明をしましたし、そういったイメージを前提に私はソニーを選び、「エンジニアとしてプロフェッショナルになる。品質が高く、お客の求める体験を作り出せる人間になる」

概要 Mind で Neural Network (準備編1) 文字画像の読み込み の続きです。 実装を行うにあたり、ニューラルネットワークの 順伝播と逆伝播の処理内容を 図を作りながら調べました。 図に簡単な説明をつけて本記事として公開します。 背景 Deep Learning についての勉強をはじめました。 基本の ニューラルネットワークを 実装できる程度に理解することを 第一の目標としてます。 参考図書として ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 著者:斎藤 康毅 を用いてます。 この参考書では Python で numpy を用いて 行列で ニューラルネットワークの順伝播と逆伝播の処理を実装しています。 行列演算のない言語での実装では、参考図書の行列演算を、ループでの処理に展開を要します。 ループ内の個々の処理が、ニューラルネッ

私はいつも、この「極言暴論」などでITベンダーやユーザー企業のIT部門の愚かな思考回路や行動様式を批判している。だが、一つだけ以前と比べると劇的に改善したことがあり、私は心から喜んでいる。何かと言うと、システム障害に関わることだ。勘違いしていただきたくないが、システム障害が減ったと言っているのではない。システム障害の際の“過剰謝罪”が激減したのを喜んでいるのだ。 大規模な個人情報漏洩などが発生したなら話は別だ。だが以前なら、世間に大した迷惑をかけていないにもかかわらず、システムが長時間ダウンしたからと言って、経営トップが謝罪会見を開き、カメラの放列に向かって深々と頭を下げるという“呆れた”シチュエーションが結構あった。さすがに頭取は頭を下げなかったが、ATM（現金自動預け払い機）の一部が止まっただけで、金融機関は大騒ぎになったものだった。 こう書くと、「確かに、ごく一部のATMが止まっただ

「なぜ学ぶのか？」に対する太宰治の回答が、なかなか素敵だ。 学問なんて、覚えると同時に忘れてしまってもいいものなんだ。けれども、全部忘れてしまっても、その勉強の訓練の底に一つかみの砂金が残っているものだ。これだ。これが貴いのだ。勉強しなければいかん。 太宰治『正義と微笑』 学問分野は様々だし、知はアップデートされる。だが、それでも残り続ける砂金というかエッセンスは必ずある。ネット検索に任せて学びを止めるのは、もったいないことだ。 ピーター・バリー『文学理論講義』は、文学における一つかみの砂金に相当する。これは、文学に携わる人にとってのご褒美のような一冊で、文学理論のエッセンスがぎゅっと濃縮されている。これまでの教科書だったイーグルトン『文学とは何か』になり代わる、新しいスタンダードだといえる。 あらゆる知と同じく、文学も守破離のプロセスを経る。すなわち、先達から学び、そこに疑いを抱き、独自

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