画像の機械学習が劣化する理由 - Qiita
前書き 注意：ここに書いていることは2020年代としては、古すぎる見解になっている。 近年の自己教師あり学習の大幅な進展で、ここで述べているようなアプローチは大幅に古めかしいものになっている。 ・自己教師あり学習の進展は、画像認識タスクに対する共通のbackbone を作り出しており、後段で個々の画像認識タスクに対するfine-tuningをするアプローチに変わってきている。 ・そのため、ラベル付きの限られたデータで特徴量の抽出をしていたのが、自己教師あり学習に基づく特徴量の抽出になっている。 ・各人、自己教師あり学習について調べることをお勧めする。 主旨 単純に学習データを追加するだけでは学習が改善しないことがある。そのような場合へのヒントを著者の限られた経験の中から記述する。 はじめに 画像認識の機械学習を改善するためにはデータを追加すればよい。 そう思っている人が大半だろう。 ただ、
若手エンジニアを不幸にしないための開発の「べからず」集 テスト編 - Qiita
若手エンジニアを不幸にしないための開発の「べからず」集が 長くなりすぎたので、テストに関する部分を別項目として独立させました。 まだ、随時、修正です。 以下の記事と内容がかぶっている部分があります。 もぐらたたき開発を卒業しよう もぐらたたき開発を卒業しよう 対策編 テストの「べからず」 [Test First]を実行しない。 そんなわけで、コーディングの項目よりも先にもってきて見ました。テスト駆動開発TDDをぜひ試してみてください。『テスト駆動開発による組み込みプログラミング――C言語とオブジェクト指向で学ぶアジャイルな設計』 最初にこの本を紹介したように、テスト駆動開発を強く推奨します（まだ私はテスト駆動開発を使いこなせていませんが）。テスト可能な枠組みをソフトウェアの設計に入れることが必要なので、ソフトウェアの設計に強く関わっている手法だと理解しています。 「テスト軽視｣アンチパター
もし軍曹が携帯電話をいま開発したら - Qiita
デスマーチの実例の一つとしてYRP 軍曹が携帯電話開発の現状を語るが有名です。 この状況を今の開発スタイルだったら、どれだけ脱却できるのかどうかを考えてみました。2004年頃にはまだなかったツールや普及していなかった考え方があることに気づきました。それらのツールや考え方を利用すると、ツールがだいぶ便利になってきているので、だいぶ改善されます。 しかし、マネージメント自体による部分が大きいことが分かりました。 事例 「まず、仕様書が無い。」 今でも： 十分に起こることです。 仕様書なしのコーディング 仕様書を書かずにいきなりコーディングを始めてしまう。どの時点でどのようにして設計方針を組織として承認したのかが不明確なままになっている。 サーバーが失われる ドキュメントがおかれていたサーバーが運用停止になって、ドキュメントにたどれなくなることこともあります。せっかく、ソースコード上にドキュメン
優秀な技術者を追い出してしまう方法 - Qiita
若手エンジニアを不幸にしないための開発の「べからず」集 組織運営編から記事を独立させました。 優秀な技術者ほど辞めてしまいやすいのは、多くの会社に共通していることです。 この文章では、どうして優秀な技術者が辞めていってしまうのか、その理由を探るとともに、そうならないようにするための対処方法を少しずつ書き足していきたいと思っています。 マネジャーのみなさんへの前書き 会社の資産であるソースコードはきちんと管理されてますか？ 「きちんと金庫にしまってある」ではありません。 開発が進みやすく、今のソースコードはどのように品質が保たれているのかがわかるようになって 管理されてますか。 ソフトウェアの開発などで生じている課題は、どのように管理されていますか。 「去年の△月ごろに問題になっていたあの件は、結局どうなったのかい。」 「担当していた○○さんがだったら知っているんですけれども、もうやめちゃい
若手エンジニアを不幸にしないための開発の「べからず」集 - Qiita
若手エンジニアを不幸にしないための開発の「べからず」集を書いてみました。 「若手エンジニアを不幸にしないため」とは書いていますが、若手に限った内容ではありません。 いろんな開発の「べからず」のために不幸になるのは、とりわけ若手が多いということを意識したためだと思ったからです。 ・若手には、方針の決定権がない。 ・若手は、組織の中で道具のように扱われてしまう場合がある。 ・(今の）若手は、将来も働き続けるための力を付けるための組織内での教育が、（昔ほど）なされなくなってきている。 ・コスト意識が乏しいので必要性が乏しいことについてまで残業前提の仕事のスケジュールを組織がたてることが多い。（その分野の理論を知っていれば自明のことを実験で証明することを要求されるのは苦痛である。） 設計指針の「べからず」 何ができれば十分かを明確にしない 開発目標は、何ができれば十分なのかを明確にしないまま、追加
OpenCV-Python & Scikit-image -「必見『OpenCV-Python Tutorials』２」への追記 - Qiita
OpenCV-Python & Scikit-image -「必見『OpenCV-Python Tutorials』２」への追記PythonOpenCV画像認識scikit-imageOpenCV-Python 「OpenCV-Python Tutorials」についてもう少し訳してみましたので、OpenCV-Pythonバインディングとともに役立つライブラリである scikit-imageについても、あわせてリンクをつけてみました。 どちらも、Pythonでnumpyのデータ構造を使うライブラリなので、両者を組み合わせて使うことが可能です。 Scikit-imageが提供するもの Scikit-imageの場合には、OpenCV-Pythonで提供されていない手法を中心に、OpenCV-Pythonと連携を組みやすい形で、提供されています。 Scikit-imageは、OpenCVに含ま
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