社会は厳しい - EchizenBlog-Zwei
社会が厳しいのでメモしておきます。 勤怠について 前職がブラックだったので精神状態があまりよくないです。毎日最低8時間は寝たいところです。充分な睡眠をとるためには定時帰宅が何より大切です。 今の環境では（ホワイトではあるのですが、何故か）残業が推奨されているのであまりよくないです。定時帰宅が徹底されているか、定時出社が要求されないか、そもそも勤怠管理がないような環境に興味があります。 とにかく安定した睡眠時間の確保は以降のあらゆることに優先します。 外出がつらい 外出すると疲れるので休日は家から一歩も出ない生活がしたいです。 興味があることについて 機械学習と簡潔データ構造に興味があります。ほかにもデータ構造とアルゴリズムまわりのことは大体好きです。今の環境ではあんまりこういう話ができる人がいないので悲しい限りです。（話せるよ、というひと一緒に勉強会しましょう） 論文読んだり実装したりする
AdaGrad+RDAを実装しました。 - EchizenBlog-Zwei
AdaGrad(Adaptive Gradient)というオンライン学習のアルゴリズムを実装しました。 https://github.com/echizentm/AdaGrad 論文: Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization(http://www.magicbroom.info/Papers/DuchiHaSi10.pdf) AdaGradはAROWのように重みの更新を適応的に行うことが出来るほか、正則化のアルゴリズムと組み合わせることが出来るという利点があります。 このためFOBOSやRDAなどを用いたL1正則化によって特徴量を疎にすることが出来ます。今回はRDAと組み合わせたAdaGradをperlで実装しました。 RDAを用いた理由は上記論文でFOBOSよりも高性能だった
正義を示したので幸せになった話 - EchizenBlog-Zwei
2年前、環境を変えた。 環境が大幅に良くなり体調が回復したかに見えたが、最近生命力の低下が著しく、特に何もなくても頭痛に悩まされていた。 最近ストレスとなることがいくつかあったので、これらが原因かと思い、一つ一つと向き合ってみたが、その結果最近のいろいろは、それぞれ大したことはないことが判明した。 結局、前の環境のトラウマが心に残っていることがわかった。 前の環境では、その環境を悪く言うとどこからともなく「それは君が悪い」「もっと悪い環境はある」などというありがたい助言が飛んできた。 前の環境を辞めたあとはわりと自由に前の環境は良くないよ、という話をしているが、それでも心の何処かでは「自分にも問題があったのでは」という気持ちがあった。というより自分も反省しているように振る舞わないと「それは君が悪い」とかいいだす敵が出てくるのではとずっと怯えていた。 しかし結局のところ、今の体調不良の原因は
5/1は転職記念日なので記事を書く - EchizenBlog-Zwei
転職して2年が経った。 転職は私の人生における最大の勝利であるので、2周年を記念して記事を書く。 さしあたり、現時点で考えていることを書いておくことで後々の参考にしたい。 転職してよかったか これは「よかった」と断言できる。 2年経ったのでさすがにそろそろ前の環境と比較してもよい頃合い(転職してすぐはバイアスがかかって何でもよく見えるので)なので書いておくが、あらゆる点で今の環境のほうが良い。 私が転職を考えていたころ「辞めて幸せになった」という資料が少なく、周辺の人の「すぐ辞める人は何をやってもダメ」的な論調に随分脅されたものだった。なので「転職して幸せになった」という事は何度でも繰り返し伝えていきたい。 能力の伸びと幸せ 人の能力は伸び続けると思う。成長が頭打ちになることはないという印象がある。 ではだれでも頑張れば幸せになれるのか？というとそうでもないと思う。何故かというと人生は有限
これからはじめる人のための機械学習の教科書まとめ - EchizenBlog-Zwei
最近では企業における機械学習の認知度も高まっていてエンジニアの求人募集でも「望ましいスキル：機械学習」というのをよく見かける。特にweb系の企業だと当たり前のように機械学習を活用した魅力的なサービスが生み出されているようだ。 そんなわけで先日書いた機械学習の入門記事もそれなりに好評で末尾の教科書リストも結構参考にしていただいた様子。ということで、これから機械学習をはじめる人のためにオススメの教科書を10冊ほどピックアップしてみた。 幸いにして機械学習の分野には良書が多い。5年前はナイーブベイズすら知らなかった私も、これらの教科書のおかげでなんとか機械学習を使えるようになりました！(個人の体験談です。効果には個人差があります) 参考: 機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBlog-Zwei 最初に既存の機械学習の教科書まとめを挙げておくの
「第3回自然言語処理勉強会＠東京」でCSAについて発表します - EchizenBlog-Zwei
@nokunoさんの好意で「第3回自然言語処理勉強会＠東京」でCompressed Suffix Arrayについて発表させていただくことになりました。 つきましては参考のため発表資料を以下に置いておきます。参加される方はもちろん、興味のある方はご覧になっていただけるとうれしいです。 第3回自然言語処理勉強会＠東京 : ATND 第3回自然言語処理勉強会＠東京を開催します - nokunoの日記 なお本資料は以下の皆様のアドバイスを頂きました。ありがとうございました(とくに@overlastさんには4-5時間もお付き合い頂きました。おかげさまでスライドの質が大幅アップしました。感謝)。 @overlastさん @tamago_donburiさん @tsubosakaさん @machyさん
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