2019年のクリスマスだったか、年末だったか、 TV番組で「AIに仕事を奪われる確率」を 「経理」「人事」「企画」という部署別で 比較している番組がありました。 比較の結論は、経理 ＞ 人事 ＞ 企画ということで、 経理の仕事が一番AIに仕事を奪われる確率が高いという内容でした。 あくまでも確率なので、 仕事のすべてがAIに奪われるわけではなく、 仕事の内容により、そうならないものもありますが、 「機械化(システム化)できるものは危ない」ということなのだと思います。 2020年令和2年が開幕して、 その風潮は強まってくると思うので、 仕事を探す、転職する、資格を取得するなどをお考えの方は、 この先、仕事を続けていくためにも 「AIに仕事を奪われる可能性が低いもの」を選択する、 思考の転換が必要な時代です。 AIの影響って感じてますか？ AIの影響を感じている人は、次の対策をすでに模索・実践

第一位 Focal Loss for Dense Object Detection 物体検知のためのFocal Loss これは不均衡データに対処するための損失関数Focal Lossを提案した論文なのですが, とにかくそのシンプルさにやられました. 画像のFLの式を見てください. たったこれだけです. ptは正解ラベルに対する予測値なのですが, ptが大きければ大きいほど損失値をしっかり抑えられるように設計された関数となっています. 正解ラベルに対して0.6と予測するサンプルを学習に重要視せず, 0.3とか0.1とか予測しちゃうサンプルにしっかりと重要視するのです. 自分も7月くらいまでは不均衡データに関する研究していたのですが, 自分が考えた多くのアイディアが結局Focal Lossの下位互換に帰結してしまうのです. しかもこの損失関数の汎用性は非常に高く, あらゆるタスクに入れること

新年早々ですが、仕事の予定から逆算するともう遊んでいられない感じですね。 三学期に新しい授業に挑戦しようと思う人は少なからずいると思いますので、自分の興味関心のある「質問」についての内容を少し共有しておきます。 「質問づくり」といえば… このブログでも何度も紹介していますが、「質問」といえば、QFTですね。 たった一つを変えるだけ: クラスも教師も自立する「質問づくり」 作者:ダン ロスステイン,ルース サンタナ 出版社/メーカー: 新評論 発売日: 2015/09/04 メディア: 単行本 この本の発売が2015年なのだが、2019年の年末の段階でだいぶQFTの実践報告やQFTに関する論文も増えたという印象である。 www.s-locarno.com www.s-locarno.com www.s-locarno.com 自分もこんな書評を以前に書いている。 www.s-locarno.

はじめに 『機械学習を仕事に使うには』をテーマに連載を書かせて頂いてます。 第２回である本記事ではAI開発のプロジェクトがどの様に進んで行くのかを整理して行こうと思います。 章立ては以下の通りです。 AI開発と機械学習は何が違うのか？ AI開発の全体像 AI開発のどこで機械学習を使うのか？ モデルを構築するための手順 機械学習とは？の理解が怪しいと感じる方は「第１回：機械学習の目的を理解する」にも目を通して頂けると良いです。 AI開発と機械学習は何が違うのか？ 第１回：機械学習の目的を理解する でも紹介したのですが「AI ＞ 機械学習」という包括関係があります。 具体的には AI開発を進めて行く中で機械学習の技術を使う といった位置づけになります。 （出典：https://rikei-danshi.work/entry/ai-chigai） AI開発の全体像 AI開発は下図でも整理しますが

by Robin Glauser ソフトウェアのコードをPythonやJavaScriptで記述しソフトウェアを動作させることと、マイコンの一つであるArduinoなどのハードウェアをプログラミングしてハードウェアを動かすことは、どちらもPCやプログラミング言語を用いて行うという観点からは似ているように思えますが、実際には異なる点が多くあります。ハードウェアのプログラミングに取り組んだソフトウェアエンジニアのMalte Vrampeさんが、自らの失敗を元に学んだことを語っています。 Learning hardware programming as a software engineer https://blog.athrunen.dev/learning-hardware-programming-as-a-software-engineer/ まずハードウェアのプログラミングを理解するため

「卒業文集を読んだけど」 と突然、言われた。母からだ。新大阪から40分。兵庫県のベットタウンに、実家はある。2019年から2020年にかけての年末年始は、実家に帰って、とにかく原稿を書き続けていた。 「文章がうまいとはどういうことか？」と思うことがあった。そのきっかけは、先日、コルクの佐渡島さんとYoutubeで対談した際に「北野さんは、相当文章うまいですよ」と突然言っていただけたことにある。 「文章がうまいってなに？」 と僕はそのとき思った。というのも、振り返ってみると、この「文章がうまい」という言葉は、思い返せば、小さい頃から言われてきたが、人生で最も「ピンときていない言葉」の１つだったからだ。これは誇張ではなく、僕はもともと理系出身で、数学と物理、そして美術だけが抜群にできた。一方で、国語は壊滅的にできなかった。その結果、自分は文章が下手だ、と思っていたからだ。 しかし、佐渡島さんは

株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI（機械学習）の具体的なコーディング手順を扱います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに これまで「機械学習を仕事に使うには？」というテーマで記事をお届けしてきましたが、 第３回の今回は「Pythonのコーディング手順」をテーマに、具体的なプログラミングを紹介します。 バックナンバーも読んで頂くと機械学習の基礎からPythonのコーディングまで全体を理解できますので、ぜひご活用ください。 第１回：機械学習の目的を理解する 第２回：AI開発のプロジェクト全体像 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習に必要なプログラミングスキル まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記

doingチャンネル(分報)を作った経緯 開発チーム、特にアジャイル型の開発をしているチームでは朝会(デイリースクラム)を実施しているところが多いと思います。この朝会を実施する目的というのは「チームの透明性」と「チームの最適化」で メンバーの進捗の確認 情報共有 課題・障害へのチームでの対応 といったことを始業時15分くらいを使いチームで共有します。多くの場合、報告テンプレートがあり 「昨日実施したこと」 「今日実施すること」 「困っていること」 を各メンバーが報告するという形式で行われることが多いのではないでしょうか。これの実施は一見、簡単に見えます。しかし、実施してみると期待した効果が得られないと感じました。効果が得られない理由はいくつかあり 実施予定の見積もりが甘い 「困っていること」が言語化しにくい・些細なことは漏れる 開発Task以外に割り込みTaskが多く予定通り進まない リモ

Kaggle Expertになったので、イキってポエムを書こうと思いました。 AIに興味あるけどプログラミングすらできないんだよねという人向けの参考になれば幸いです。 1. 初期スペック (2019年2月) 機械工学系修士卒。よくいるメカニカルエンジニア 線形代数も統計も正直そんなに好きじゃない。力学の方が得意。 AI？あれでしょ。将棋超強いやつでしょ？ パイソン？スト２のボクサーみたいなやつ？ 2. 現在のスペック (2019年12月) Kaggle Expert (微妙?) 機械学習コンペでそれなりの成績 (Kaggle Kuzushiji Recognition 7th,Signate tellus 3rd 5th) 機械学習：なんとなくコーディングできる。 深層学習：なんとなくコーディングできる。 関連論文読める。簡単なものは実装できる。 業務適用も見えてきた 3. 機械学習を学ん

ランサーズ Advent Calendar 2019 19日目担当の@manamin0521mです！ サーバーサイド力を上げていくぞ💪という機運なのと、ネットワークがわからなくて詰んだことが立て続けにあったので、最近はマスタリングTCP/IP 入門編 第5版を読んでいます。そこで今回はこちらの本を読んで学んだネットワークについて紹介します。 ネットワークの勉強をする上で躓くのは以下の3点ではないでしょうか？ ①知識がどう役立つのかよくわからない ②何に使われているのかわからない ③用語が難しくて覚えるのが大変 そこで今回の記事ではそれらのギャップを埋められればと思います。初学者の方対象です。 ネットワークの知識がなくて困ったとき ・AWSの構成図がいまいち読めない ・ポートとIPアドレスの違いがいまいち説明できない ・IPアドレスを固有のものだと思いこんでいて認識がズレる ・雰囲気でdo

はじめに自己紹介を少しさせてください。 私はクライアントワークで約30名規模の開発チームに1年間ほどジョインしていました。役割は5〜10名のエンジニアで構成されるチームのプロダクトオーナーとしてだったり、UIデザイナーとPMのチームのスクラムマスターとしてだったり、色んな形でチームに接してきました。 その中で経験したことが、広木大地さんの著書である「エンジニアリング組織論への招待 不確実性に向き合う思考と組織のリファクタリング」を読んで色々整理されたので、チームが陥りがちな問題について稚拙ながら考察を書きたいと思います。 チームの健康状態とはチームの状態を表す指標として心理的安全性はよく聞きますよね。 広木大地さんの著書である「エンジニアリング組織論への招待 不確実性に向き合う思考と組織のリファクタリング」には心理的安全性について下記のように書かれていました。 「問題点の指摘」や「自分の弱

今年は業務量がさらに増えたこともあり、ブログのエントリ数も減ってしまいました… が、読書量は90冊程度となんとか最低ラインに乗ったかと。 ※これはいわせんこと岩瀬直樹先生の現職時代（週3冊）にははるか及ばず、もどかしさも残る結果です。 とはいえ、良かった本は良かったので、ぜひ紹介！ せっかくなので2019年に出た本のみで5冊選んでみました。 特に順位づけをしてはいませんが、トップ5を選べと言われたらこれらを選びます！ ①『教育のプロがすすめる選択する学び』 2019年4月から特に個人的テーマとして掲げていた生徒が選択する学び。 「主体的・対話的で深い学び」をそれぞのれ学校現場の文脈で実現していく上で、この「選択」は重要度の高いキーワードだと考えています。 例えば、「主体的な学び」を短期的には学習活動への集中、長期的には自ら学びを止めない人間になることだと定義すると、 それに欠かせない要素は

2018年に書き下ろした自伝的小説『破天荒フェニックス オンデーズ再生物語』（幻冬舎）はベストセラーとなり、若手のビジネスパーソンから圧倒的な支持を集めている。また、1月3日、4日、5日にはテレビ朝日で三夜連続の新春スペシャルドラマ「破天荒フェニックス」（主演・勝地涼）も放送中だ。 田中社長は起業家が日々実践すべきことに、「失敗を研究すること」を第一に挙げる。その理由として「成功はいわばアートのようなもので再現性はない。一方で失敗はサイエンスに近く、研究することに意味がある」と答えた。 成功した企業の戦略を学ぶ以上に、倒産した会社がなぜそのような道をたどったのかを検証する姿勢――。これこそが「起業家が成功する条件」なのだ。ITmedia ビジネスオンラインでは「あなたの会社は大丈夫？　『倒産の前兆』を探る」を連載し好評を博したが、これに引き続く形で「気鋭の経営者が語る『失敗の法則』」を始め

屋号「jumbo」で開業しようと思いますので、よろしくお願いします — ジャンボ@レアジョブEM (@jumboOrNot) November 22, 2017 どうやら開業から2年たち→3年目に突入した。アプリエンジニアとしてだけでなく、デザイナー・インフラ・企画・・・色んなものを作ってきました。そんな折、こんなイベントに出ます！！！ 「誰でもかんたん！」とか「余暇時間を使って効率的に！」という話は一切出てきません。泥臭くいろんなことを好きだからやってきた感じです。やってきたからわかる勘所・コツとそもそもの副業への考察について整理していこうと思います。 今までに受けたお仕事・関わった技術・【C向け】旅行AIアプリiOS開発・改善・グロース案件 iOS（MVC）/javascript/css/html ・【B向け】運送サービスiOS/Android開発・AR調査案件 iOS（MVC）/An

皆さんは「学術論文」を読んだことがあるでしょうか。 大学生や大学院生なら、自分の分野の論文は読んでいることでしょう。 情報が広く共有される現代でも、 「学術論文は専門家や研究者が読むもの」 「普通の市民は論文など読めない」 というイメージは今でもかなり強いように感じます。 私はこれを非常に「もったいない」と思っています。 実際には、「素人が専門の論文にアクセスする」ためのハードルは年々下がっているからです。 今や、素人でも「専門家が読んでいるのと同じ文献」をその気になれば読める時代になりました。 にもかかわらず「科学論文を読む素人」や「分野外の論文を読む学徒」が増えないのは、「論文の読み方」を大学以外でなかなか習えない、というのが一つの障壁になっているのかもしれません。 「論文の調べ方」「論文の読み方」に王道などありませんが、今回はあくまで私の例として、論文を探して読むためのハウツーを簡単