目の前の問題も別の分野では解決出来ているかもしれない
目の前の問題で行き詰まった時に 別の分野で活躍する人の思考に触れることで 意外なかたちで気付きが得られることもあります。 安易な割り切りで答えに飛びつくのではなく これまでの自分のパターン認識を疑ってみることから 別の視点が必ずあるはず、と解釈を変えてみる。 １つの分野の知見（問い）を深めていくときに 行き詰まったときに、他の知見や引き出しの多さが その人の深みに繋がっていると感じさせることもあります。 問い続ける力（石川直樹さん著）の中では 若き天才シェフ・松嶋啓介さんが 一躍有名になった｢牛肉のミルフィーユ｣のストーリーが紹介されています。 ｢フランス人にわさびの良さを伝えるにはどうしたら良いか？｣ 日本人にとって馴染みのある お寿司や刺身で組み合わせるのではなく フランス人が普段、口にしている牛肉と合わせることで わさびを楽しんでもらえるのではないか、と 発想の転換が出来たことが、き
テラスハウスファンとしてあってはならない事件が起きたことについて、遺憾に思い、またこの事件を機に二度とこのような事件が起きないように適切な議論がなされるべきだと思います。ここでは、Twitter等のSNSにおいて、誹謗中傷の書き込みがなされた場合に、どのようにその人物に対して処罰を下すことができるか（下すべきか）、SNSのあるべき姿等について記載します。 SNSに誹謗中傷を書き込まれた場合の解決方法１ 民事的解決(1) 方法 そもそも、被害者が何を望むのかによって手段が分かれる。大きく、①当該書き込み（例えば、人に知られたくない黒歴史の書き込み）の削除を要請する場合と、②当該書き込みをした人に対して金銭的請求をすることによって正当な罰を与えたい場合、の二つがある。①の場合、SNSのプラットフォーマー（Twitter, Inc.社等）に対する削除請求訴訟（仮処分）を提起する必要がある。②の
近年はAIを利用した画像生成や高性能なチャットが注目を集めていますが、AIは芸術だけでなくさまざまな科学的研究にとっても役に立つ可能性を秘めています。新たに、GoogleのクラウドサービスであるGoogle Cloudが、機械学習を用いて動物とのコミュニケーションを実現しようとする非営利団体・Earth Species Projectの取り組みについてブログで紹介しました。 Can generative AI lead people to understand animals? | Google Cloud Blog https://cloud.google.com/blog/transform/can-generative-ai-help-humans-understand-animals-earth-species-project-conservation 近年はAIを用いて動物の鳴き
企業が本格的にデータ活用を行う際は、データ分析の手法やプログラミングとは別に、「どのように組織を動かすか？」という視点が必ず必要になります。今回は「データサイエンティスト育成講座」の卒業生で、株式会社ゆこゆこでデータ分析組織を立ち上げた越智祐輔氏が登壇。組織を巻き込み事業に貢献していくプロセスを、株式会社データミックス講師の立川裕之氏がインタビューしました。前編では、データ活用を組織的に運用していくために、最初に取り組んだことについて答えます。 シニア層を中心とした約800万人の顧客に向けた事業戦略 越智祐輔氏（以下、越智）：まず最初にあらためて、本日は貴重なお時間をいただきまして、本当にありがとうございます。みなさんが何かしらの気づきを得られるように、がんばっていきたいと思っていますので、よろしくお願いいたします。 最初に会社の紹介を簡単にさせていただき、その後、自己紹介に入らせていただ
AnImator#1 ― AIと見るアニメ作画のスムーズさ - Morikatron Engineer Blog
こんにちは、モリカトロンのAIエンジニア兼オタクの銭です。 皆さんは、アニメを見る時、視覚的に何か他のメディアあるいは欧米のアニメと異質なものを感じたことありませんか。色々あると思いますが、その中コアと考えられるパートーー「作画」について、AI寄りの視点で考察していきたいと思います。 はじめに 作画とは 枚数が少ないがスムーズ 何故スムーズ AIはどう思う 動き分からないがイケる 何故スムーズの再考 AIはどう思う （おまけ）タイミングの質感 何故質感が生まれる AIはどう思う まとめ 参考文献 はじめに 筆者自身の趣味から出発し、AIの観点からアニメというメディアを考察し、アニメ制作におけるAI応用の可能性も検討且つ実験してみようと思い、「AnImator」を題に連載を始めようと思います。 プログラマーにアニメの奥深い面白さを、アニメ関係者にAIの可能性を、伝えたいと思います。 今回のブ
「自分の言葉で話す人」はなぜ面白いのか｜柴田史郎
かなり長い間困っていたことに、「しっくりくる説明」が見えたので書く。 困っていたこと：「自分の言葉で話す人」は面白いので、知り合いになりたい。でも、「自分の言葉で話す」ってどういう意味だ？うまく言い換えて説明できなかった。 「自分の言葉で話す人」は面白い。とても仕事が出来る人でも、「借り物の言葉で話している感」がある人がいて、話していても（私にとっては）つまらない。 今働いている会社の面接においても、「自分の言葉で話している」が採用基準として存在する気がしている。でも「自分の言葉で話す」は、誰にでも伝わる説明ではない。何か言い換えの説明をずっと探していた。 言葉というのは全部借り物だ。「自分の言葉」とは、独自用語を使う人のことでもない。「自分の言葉」って何だろう？ ヒント：熟達の研究における、「合理的な意思決定」から「直感的な意思決定」への変化「経験からの学習」のP40ぐらいに書いてある内
免疫のしくみ - ある整形外科医のつぶやき
自然免疫と獲得免疫 【出典元】 www.tyojyu.or.jp 最近、新型コロナウイルスのワクチンの話題が増えるのに伴い「免疫」、「抗体」、「サイトカイン」などの単語が報道にのる機会が増えてきました。膨大な数の研究者と彼らが費やした時間の成果として「免疫系のしくみ」が飛躍的かつ詳細に解明されてきています。 筆者がかつて大学で勉強した内容とは比べ物にならないほど進化・発展してきており、コロナ関連の報道の中の「免疫」の話が少しでも理解しやすいように、私自身の勉強も兼ねて今週の記事を書かせていただきます。 免疫系は機能や分布が異なる様々な白血球や体液成分が協調して働き、「自己」と「非自己」の識別を通じて病原体の排除にあたります。多様な病原体に対処するため、免疫系は相互に連携する、役割の異なる2つの防御系を進化させました。 つまり、常に臨戦態勢にあり、感染直後から働く防御系としての自然免疫系と、
2023年に発表された論文によると、手術後に起こりうる合併症の予測において、外科医の直観は臨床データに基づく予測モデルと比較できるほどの精度をもっていた。（PHOTOGRAPH BY O. LOUIS MAZZATENTA, NAT GEO IMAGE COLLECTION） 医療の分野では、医師や看護師などが臨床の場で抱く直観（臨床的直観）がようやく適正な評価を受けるようになってきた。最近では、医療データを分析して診断や治療を行う人工知能（AI）システムの開発に関心が高まる一方で、臨床の場での直観についても研究が進められており、重要性も高まっている。（参考記事：「女性の健康問題をAIで解決へ、乳がんや妊娠合併症などで活用進む」） 2023年3月に医学誌「Journal of Clinical Medicine」に掲載された論文では、むち打ち損傷に関わる障害をもつ患者の機能の回復について、
ミックス音をパートごとに分解可能な魔法のソフトSpectraLayers Pro 7同梱で19,000円!? SOUND FORGE Pro 14 Suiteの値付がオカシイ!｜DTMステーション
SOUND FORGE Pro 14 (MAGIX) SpectraLayers Pro 7 (Steinberg) Melodyne 5 Essential (Celemony) Ozone 9 Elements (iZotope) RX7 Elements (iZotope) Noise Reduction Pack (MAGIX) Acoustic Mirro Impulse Files (MAGIX) VariVerb II (MAGIX) Vintage Effects Suite (MAGIX) Vandal (MAGIX) というまさにテンコ盛りな内容となっています。その、中心ソフトである波形編集ソフトのSOUND FORGE Pro 14に関しては、先日の記事でいろいろと紹介しているので、そちらに譲るとして、今回の最大の目玉となるのが、SteinbergのSpectraLa
AI執事｢ヒュスク｣に込められた願い：人類がAIと渡り合えますように。『富豪刑事 Balance:UNLIMITED』第1話ガジェット解説
AI執事｢ヒュスク｣に込められた願い：人類がAIと渡り合えますように。『富豪刑事 Balance:UNLIMITED』第1話ガジェット解説2020.04.10 20:0031,214 西谷茂リチャード インテリジェンス、アンリミテッド。 4月9日の25時10分から、ギズモードがガジェットコーディネートを担当したTVアニメ、『富豪刑事 Balance:UNLIMITED』が放送開始されました！ Video: アニプレックス/YouTube記念すべき第一話では、主人公の神戸大助（かんべ だいすけ）が有り余る財力と最新のテクノロジーを駆使して、半ば強引に爆破予告事件を解決しようと奔走。その隣にいた人情派刑事である加藤春（かとう はる）は大助の暴力的な捜査に巻き込まれて…。 ©筒井康隆・新潮社／伊藤智彦・神戸財閥左：神戸大助 右：加藤春なーんていうデコボコ刑事コンビのストーリーが始まったわけですが
インタフェースデザインの心理学 第2版
人間の行動原理を意識したデザインの提唱で多くのデザイナー、エンジニアに支持され続けるロングベストセラー書の改訂版。わかりやすさはそのままに、ヤル気から感情まで各分野の新しい研究結果を反映して待望のアップデート。デザインは相手から無意識の反応を誘い出すための大事な要素です。人間の行動原理を理解していないデザインは相手を混乱させ目的の結果につながりません。本書では科学的な研究から導き出された、100の指針を例とともにわかりやすく紹介します。人間の思考や行動、遊び方にマッチした直観的で人を引きつけるプロダクトをデザインするための必読書です。 翻訳者による「日本語版のサポートページ」 デザインの心理学 意見と質問 1章 人はどう見るのか 001 目が受け取る情報と脳が私たちに伝える情報は微妙に違う 002 対象の「あらまし」をつかむのは中心視野より周辺視野の役目 003 人はパターン認識で物を識別
小さく産んで大きく育てていく習慣を育てていく！
最小のインプットから最大のアウトプットを生み出すためには 日頃からどんな思考や行動が必要になってくるのでしょうか！？ そのきっかけには、問題意識のコアとなる思考を持って それを丁寧に膨らませていくことが出来るのか、にあると思っています。 その為にも可能性は、｢小さく産んで、大きく育てる｣ところにポイントがあって インプットとアウトプットの循環の効率を最大限に高めていくことから始まります。 最初の気付きを生むきっかけにも抽象度があり その視点を高めていくことによって 抽象度の上下運動からくる思考の循環をつくり出していくことが 毎日の思考の活性化にも繋がっていきます。 日頃の抽象度の視点を高めていく中で、点であることを線でとらえ さらに面で理解することで、イメージを立体化していくものだと捉えてみてください。 立体的に点と点の繋がりが見えるということは 因果関係が見えてくることでもあり その認識
理解を深めるときには、そこでの思考の流れをシンプルに変えてみる！
何かを理解していくうえで、最初に大切になってくるのが その全体像を把握するところにあります。 その全体像でも流れをシンプルにしていくことが とくに大切になってくるところがあります。 人の脳はそもそも複雑なことを理解できるように出来ていないので 最初のパターン認識となるところで シンプルにしていかないと 思考にも広がりを持たせることが出来ないところがあります。 Keep it simple stupid！という諺にもあるように シンプルに愚直にすることが 脳のを高めるための思考のキーワードにもなります。 あなたの普段の情報処理の認識でもおなじことがいえて 普段の思考回路となるものが どんなパターン認識をベースにして 生み出されているのか、によって そこで得られるヒラメキも変わってくることになります。 例えば、ドラえもんの主人公として登場する のび太君でいえば、彼の行動パターンはいつもシンプル
声のことって悩みますよね…… こんにちは。 トランス女子のみなさんは、やっぱり声に悩んでいらっしゃいますか？ 意外と私が実際にお会いしたことのあるかたは、もう聞くからに自然な声で、そこまで気にする必要もなさそうなひとが多いのですが、私自身はすっっごく悩みました。というか、いまも悩んでいます。 何せ音域を測定するアプリで調べたら、もとの音域は福山雅治さんを歌うのにちょうどいいとか出たくらいで、私の声って本当に低いんです。軽いストーカー被害？ みたいなものを受けて警察に相談したときも「女性と聞いていましたが、本当にご本人ですか？」と確認されてショックを受けたこともあったり…… で、そんな私なので、いまはいちおうつつがなく暮らせて電話でも困ることはほぼなくなったとはいえ、しゃべり方とかでどうにかやっていっているというだけで、フェミニンな声を出すコツの話とかはあんまりできません（教えてほしいくらい
自分のパターン認識が盲点を生んでいることを知ることが大切
私たちが何か問題を認識しようとするときには これまでの知識や経験からくるパターンに当てはめて 目の前の問題点を認識しようとするところがあります。 だからこそこれまでにない問題であっても 以前にどのようにアプローチしてきて解決してきたのか、といった パターン認識によって、同じように物事を見るからこそ 盲点として見落としている問題はないだろうか？と 見つめ直すことも大切になってきます。 理由はないけれども以前もそうだったからという前例主義で 物事を進めようとすることもありますが 自分にとって慣れ親しんだ考えの延長線で見ているからこそ 現状という制約に縛られることで 本当の問題を見えなくさせてしまっていることもあります。 ｢いかなる問題もそれをつくり出した 同じ意識によって解決することは出来ません｣という アインシュタインの言葉にもあるように 最初に問題をどのように認識することが出来るのか、によ
自分の中にある認識のパターンを更新させていくことが人生を変える！
私たちが新しいことを認識するときには これまでのパターン認識をベースにすることで それが何なのか、何を意味するのか、を解釈するところがあります。 基本的に新しいことを知ろうとしても これまでの価値観を超える知識や解釈が生まれないのは 知識を知るにも、これまでの知識をベースにしている パターン認識以上のものを知ることが出来ないというところからきています。 そしてそんな認識のパターンは 自分がこれまでに慣れ親しんでいる シンプルなものから来ていることが多かったりします。 かつてヒトラーが｢人は難解な真実よりも、単純な嘘を好む｣という言葉を残したのも シンプルなものであるから好んで受け入れるという人の心理を 知った上での発言だと、個人的には解釈しています。 あなたが成長していくときにも 自分の成長というストーリーを線形モデルで置き換えて 目標設定をしようとするのも、その１つだと思います。 実際に
何故、私達の認知からは錯覚が生まれるのか！？
私達が何かを認知するときには これまでの知識や経験があって そこをベースにすることで 目の前の現実を解釈しようとするところがあります。 そんなときに これまでに上手くいっていたと思っていたけど 急に上手くいかなくなった、とか これまでとは全く違うかたちで 自分の思惑とは違う方向に物事が進んでいる、と 感じられることもあるのではないでしょうか！？ 上手くいっているときには、それを続ける。 押してダメなら、引いてみる。 どちらの視点にも納得するところもありますが 何かを認知するときには そこに錯覚があるもの、という前提で見つめ直すことの 大切さを感じられるところもあります。 そこで認知の錯覚を生み出すときには どんなパターンがあるのでしょうか？ ･偶然のものにパターンを見いだし、そのパターンで将来を予測する ･2つのものの相関関係に因果関係があると思い込む ･前後に起きたことから因果関係がある
地道にコツコツではなく、一気にインプットする機会を持たせることも大切！
継続は力なり、という言葉にもあるように どんなことでも続けていくことが出来ることで 着実に成長していける面もありますが 自分を変えたいと思ったときには 一気に必要な情報や経験をインプットすることで 脳と心を活性化させていくことが重要なポイントだったりします。 とくに資格を取るための学習などでは コツコツ積み上げていくよりも 過去の出題傾向のパターンを 一気に頭にインプットすることで そこでパターン認識していくことが求められます。 人が普通に何かを記憶に残そうとしても 次の日にはそのほどんどが消えてしまうという 忘却曲線の統計からも見られるように 知識と知識が繋がるときには 一気に知識が入ってきて そこで有機的に知識が体系化させていく必要があります。 つまり新しいパターン認識を生み出したいのであれば 加速学習が出来ているのか、脳に適切に負荷をかけることが出来ているのか、によって 得られる結果
問題の矛盾となるところを解決していくために大切な思考法
新しいことにチャレンジするときには 相反する２つの要素をいかに両立させていくのか、という問題に 直面することもあります。 例えば、良い物を安くつくりたいという目標でも 良い物をつくるためには それだけ原価も高くなるし 開発に投資も必要になるように 安くつくるという目標に対しては 相反する要素が含まれているところで どのようにバランスを取るのか、という視点も必要になります。 そんな矛盾している要素があるからこそ 1つ上の視点で問題解決を見ていきたいときにも どこかで判断基準となる割り切りを 持たせることが必要になることもあります。 矛盾を内包しているときに そこでどこから手がかりを掴むのか、というところで ｢4行でわかる世界の文明｣の著書の中で 文明が生む問題がどのように解釈されているのか、という点で このようなパターン認識をすることで判断を明確にしています。 1.まず、自己主張する 2.相
常識からは常識以下しか生まれない｜hey 佐藤裕介 #MarkMaker | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
「若ければ若いほどデキる。めちゃくちゃ強い──今の20代と仕事をしていると感じます。尊敬しかない」。そう語るhey社長の佐藤裕介は、エンジニアとしてグーグルに勤務した後、起業家に転じ、2014年に30歳前後という若さで2社を立て続けに上場させた経歴の持ち主だ。「今の20代」はなぜ「強い」のか。「できる」彼らはどこまで成長するのか。自らも5年前まで20代だった佐藤の分析は、現役のU30世代にこそ深く、ストレートに届く。 次代を担う若者にフォーカスする30 UNDER 30 JAPANと、未開拓の領域を切り開いて自ら指針となる者をMark Makerとして選定するモンブランが、世界を変えようとするU30世代と実際に変えてきたOVER 30世代とをつなぐ「#MarkMaker」。30世代の代表として今回迎えるhey株式会社代表取締役社長でエンジェル投資家でもある佐藤裕介は、若い世代への賞賛を惜し
by geralt 経済・政治・学問・その他の社会におけるリーダーたちが連携することによって世界情勢の改善に取り組む国際機関「世界経済フォーラム」が、新技術の設計・開発に携わる企業を世界中から選考する「テクノロジー・パイオニア・プログラム」の2019年版を発表しました。選出されたのは56社で、そのうち少なくとも20社がスマートシティやサプライチェーン、製造、サイバーセキュリティ、自動運転車などの分野で、AIまたは機械学習を課題の解決に用いているとのこと。 Technology Pioneers 2019 http://widgets.weforum.org/techpioneers-2019/ AI and machine learning dominate World Economic Forum's list of 2019 Technology Pioneers | VentureB
骨格を意識しながら、要約する習慣を身につけること
この人はすごい！と感じられる人には難しいことを シンプルに伝えられるところがありますよね。 難しいことをシンプルに伝えられるということは 思考のフィルタリング通して 知識や情報の濾過を通していることにもなりますね。 簡単にまとめられているように見えても 複雑なことを要約して整合された知識からは 多くの気付きが得られることがあります。 骨子となる全体像があって その流れの中で何を言いたいのか、を シンプルにしていく中に 本質となるものが浮かび上がってくるもの。 keep it simple silly!ということわざもありますよね。 細部に神が宿ると言われる中でも 全体像となる骨格があって 部分的な知識との関連性が見えてこないと せっかく圧縮された知識や 情報の価値を見いだしていくのは難しい。 要点だけを与えられても そこから本質的な価値を見いだしていくためには 情報を復元していく感覚も求め
機械学習関連の入門書籍まとめ
こんにちは、GMOアドマーケティングのS.Sです。 今回は機械学習について少し知りたいと思ったときに、参考になりそうな書籍をご紹介します。 ここで紹介する書籍の多くは、目次やドラフトが著者や出版社のご厚意で閲覧できるようになっているので、中身を確認してから購入することができます。 機械学習全般 いざ機械学習を知ろうと思っても必要となる事前知識やカバーされるトピックの範囲が広すぎて、いきなり分厚い鈍器のような本をcover-to-coverで読むのはしんどい気がするので、全体像をつかむ初めの一冊によさそうなのがはじパタと言われています。 はじめてのパターン認識 平井 有三 https://www.morikita.co.jp/books/book/2235 はじパタなどで概観をつかんだら、次は主要な機械学習手法についてもう少し詳しく学んで見たくなった場合に参考になる書籍を紹介します。 次の3
「はじめてのパターン認識」、通称「はじパタ」の第2章の解説です。 13ページ程度のくせに読み解くのに時間をかなりかけました・・・ 躓きポイントは2点あって、ブートストラップ法で書かれている計算式、最後のバイアス・分散分解です。マクローリン展開など文系人間にとっては難しい内容も含んでいて時間がかかります。 改めて機械学習のハードルの高さを感じますが、Coursera機械学習入門コースや数学勉強をしておいてよかったと改めて感じました! ※はじパタ勉強系は記事「文系社会人がはじパタで機械学習を数式含めて理解した奮闘記」にまとめました。 内容 2.1. 識別規則と学習法の分類 2.1.1. 識別規則の構成法 識別規則は、入力データ$x$からクラス$C_i \in \Omega = \{ C_1, \ldots, C_k \}$への写像である さっそく理解し難い文が出てきました。入力データ$x$に識
BizDevキャリアの『プロ経営者(CxO)への登竜門』としての関心の高まりを感じるが、まだ選択する人は多くない。採用面談でよく質問される１０の質問形式で、BizDevへの解像度を高めてほしい 1. BizDevのミッションって？ BizDevのミッションは、"非連続"な事業価値を創ること。連続の事業を上手に運営して、売上・利益を管理するのはGeneral Managerの仕事。 BizDevは、事業開発に注力して、"非連続"な挑戦にコミット 2. BizDevの役割って？ BizDevの大事な役割は「課題設定」。顧客や事業への解像度を高めて、課題を考え抜き、創る・伸ばす・磨くなど多岐にわたる打ち手で価値を高める BizDevは総合格闘家 最初から「総合格闘家」っていう人はあまりいません。キックボクシングや柔道、空手など、自分の強み、バックグラウンドがある。理想とするBizDevは、自分の
ヒザ痛で医者にかかったりクスリとか飲むのは無駄だと思う件
あくまでオレ個人の経験則としてなので、他の人が違うと言っても知らんw ちょっと前に、とある法事の席で長時間座って窮屈な姿勢で居たせいだと思うんだが、左膝の関節がイタイイタイなのであった。 もちろん、もう50代という年のせいもあるだろう。 歩けないほどではないのだが、左足をつくたびに痛みが走るので、若干ビッコ引いた形で歩かざるを得ない。 近頃では、監視カメラ映像から顔が判別できなくても、歩き方のパターンで個人を識別して追跡とかできる技術もあるそうだが、きっとそれ以前のオレと、ヒザが痛くなってからのオレは、同一人物とは認識されないだろうw で、つらいけど頑張って毎日愛犬の散歩とかで30〜40分歩いたりしてたら、医者にも行かずクスリも使わず、あとマッサージやら整体やらテーピングやらいろいろ世間ではこういう時に行われるであろう対処を全くしてないのに、２週間くらいでかなり痛みが退いて、歩きパターン認
深層学習など現在の人工知能（AI）技術が抱える課題を解決するには、「世界モデル」の研究が重要になる――。2020年6月9日にオンラインで開催された第34回人工知能学会全国大会のセッションで、一線級の研究者が激論を交わした。テーマは「意味を理解して処理するAI」の実現に向けた、深層学習と記号推論を融合させるAI研究だ。東京大学大学院工学系研究科の松尾豊教授は「『世界モデル』をベースとした研究を進めるべきで、実現すればインターネットやスマートフォン以上の産業インパクトになる」と語った。 交互にブームを繰り返した「パターン認識」と「知識・記号推論」 ここ数年続く第3次AIブームでは、特に深層学習（ディープラーニング）に注目が集まっている。だが深層学習は画像や音声などのパターン認識はできる一方、パターンが示す「意味」をAIが理解しているとは言えず、社会・産業での利用に当たって課題の1つになっている
【Webエンジニアど素人】が【3〜4年生】くらいになったら読むといい本を目的別にまとめた - Qiita
これってなんなの？ 【ど素人状態＝社会人になって初めてプログラミングを勉強したぜ！（特に新卒）】でスタートした方々が【３年生】ぐらいになったら読むと良い本まとめです。 「どんな目的で学ぶか？」＊「職種（バックエンド/フロントエンド/SRE・インフラ/データエンジニア/どの職種のエンジニアも）」で整理しました。 「【Webエンジニアど素人から３年生ぐらいになるまでに読むと良い本】を段階的にまとめた」の続編です。少しでも皆さまの学びと成長に貢献できると幸いです。 ”Webエンジニアど素人が、3〜4年生くらいになったら読むといい本”の段階的まとめ（一部外部記事あり） バックエンドエンジニア 「より整理・洗練されたコードに改善できるレベルになろう！」 リファクタリング(第2版): 既存のコードを安全に改善する (OBJECT TECHNOLOGY SERIES) レガシーコード改善ガイド Clea
最初に全体像となる骨格が見えることで、部分の理解も楽になる！
読書を通して、そこでの主張や立場を理解するときには そこで全体像となる骨格を最初に掴めるのかどうかによって 細部となる部分に対する理解も変わってくることになります。 読書を通して学びを深めるという意味で その前提に新しいことを知ることにあるのであれば とくに全体像の把握から入ることが大切になってきます。 最初に全体像ではなく、部分となる 言葉の意味を取ろうとすることによって 相手の伝えたい意図となるものとは違った解釈で そのエッセンスを受け止めていることがあります。 新しい情報となる知識を目にしたときでも 基本的にはこれまでに自分が培ってきた 物の見方となるパターン認識以外の視点を持って その情報を知り得ることが出来ないところがポイントになります。 最初の認識を掴むためにも 目次や前書き、後書き、著者のプロフィールといったところから 自分との価値観の差を取ることから その違いを受け入れた上
アウトプットの質を高めるために大切にしたい習慣（3）
アウトプットの質を高めるために 大切にしたい習慣の最終回となる 今回は、いつもと違ったことを取り入れてみる、にあります。 自分がいつも同じ専門分野で知見を掘り下げていることで どうしても同じパターン認識を繰り返すことになり それ以外の分野での知見が 入ってくる機会に恵まれることはありません。 スポーツ選手がスランプのときに 他の種目で取り入れられている知見や マインドセットのコツを知ることから 自分の専門にも使える共通点や接点を見いだすことで 現状の壁を越えていくための気付きが得られる、という話にも 参考になるところがあるのではないでしょうか。 そうした意味で 現状にマンネリ化を感じられるような時にこそ あえて自分の専門外のところで どんな知見があるのか、を取り入れてみることが 思考を活性化させることで いつもと違った切り口で目の前の問題点を 再解釈することにも繋げることが出来ます。 物事
ソフトウェア設計とは何か - Qiita
はじめに 本稿の目的と構成 ソフトウェアの設計に悩んでいる駆け出しエンジニア〜中堅エンジニアを対象に、世の中にある様々な設計手法をまとめ、それらをどう活用したらよいかを伝えたいと思って書き始めましたが、思った以上に長文になってしまいました。 本稿は以下の構成となっています。 設計の定義 様々な設計モデル ジャストインタイムの設計活動 誰のための、何のための設計か 参考文献 長文はすっ飛ばして、参考文献に挙げた書籍やWebページの中で興味のあるものを読んで頂くのもよいです。いずれも良書ばかりです。 筆者のバックグラウンド いわゆるSIerに勤めています。 以前は中〜大規模の受託SI案件にアーキテクトとして参画し、アーキテクチャ設計や開発標準化などを主に担当していました。もちろんウォーターフォール開発です。 現在は自社パッケージ製品の開発をリードする立場です。アジャイル開発をベースとしています
AIに仕事を奪われる～ どうしたらいいの？ ChatGPTの登場で、一気に現実味をおびてきた「仕事なくなる問題」。間もなくAIに取って代わられ、職を失うのではと、本気で心配し始めた人も多いのではないでしょうか？ あなたの10年後 大丈夫ですか？ こんなあなたに！ ✔AIに仕事を取られないか心配... ✔AIに取られる危険性が高い仕事は？ ✔AIに仕事取られるなんて嘘！ ✔AIに負けない生き残る仕事は？ ✔仕事を取られない方法を知りたい このような疑問や悩みを解決します。 AI（人工知能）の進化は、人間が働く世界に劇的な変化を起こしてます。進化するスピードは驚異的に速く、10年後には多くの職種が奪われるか、あるいは消えてしまう可能性があるのです。大量の失業者が発生して、働きたくても働けないかもしれません。 一方では、AIの導入による新たな職種や需要も生まれています。メリットとデメリットが共存
BigQuery アンチパターンレコメンデーションツールで、パフォーマンスの悪い SQL を使っていないか確認してみる。 | DevelopersIO
BigQuery アンチパターンレコメンデーションツールで、パフォーマンスの悪い SQL を使っていないか確認してみる。 こんにちは、みかみです。 本州も梅雨入りの季節になってまいりましたが、沖縄はそろそろ梅雨明けです！ やりたいこと BigQuery で実行している SQL のパフォーマンスチューニングをしたい BigQuery のアンチパターン SQL を使っていないか確認したい どんな DWH を使うにしろ、SQL チューニングは避けて通れない道ではないかと思います。 実行計画確認して、データ処理エンジンの思想に思いを馳せて・・・。 というのも、特に顕著な改善効果が得られた時にはこの上ない喜びを感じられる作業ですが、SQL が複雑だったり、大量の SQL を確認しないといけない場合は、心折れそうになる場合もあります。 BigQuery でも、クエリプランを確認しながら SQL をチュ
概要 nom は Rust で実装された字句解析ライブラリ (Lexer, Lexical Analyzer, Tokenizer) およびパーサコンビネーターです。プログラムのソースコードや DSL (domain specific language) のようなテキストデータの字句解析を実装できるのに加えて、バイナリデータの解析も前提に設計されています (実際、nom の作者は nom を使って GIF 画像ファイルのデコーダーを実装しています)。この記事は nom 5 に基づいてテキストデータを解析するチュートリアルを目的としています。 Table of Contents 概要 パーサーフレームワーク モジュール概要 パターン認識 パーサーの条件分岐や繰り返し 括弧の中の数字を抽出する 手続き型スタイルで解析する delimited: 括弧に囲まれた部分を取得する alt: 対応する括
英国では自閉症の成人の4分の3以上が同僚とのコミュニケーションや社会的な問題が原因で、仕事に就くことができません。 テクノロジーがこの問題を解決できるかもしれません。 アインシュタイン、ダーウィン、ニュートン、モーツァルト、ミケランジェロなどの先駆者たちは自閉症であったと考えられています。 スティーブ・ジョブズもそうだったのではないかという指摘もあります。 英国自閉症協会の定義によれば、自閉症はコミュニケーションや社会との関わり方に影響を与える生涯にわたる発達障害です。 自閉症の人は、身振りや声のトーンなどの言語および非言語を解釈するのが難しいとされています。 なかには、言語能力は非常に高いものの、皮肉や比喩的な表現、慣用句、イントネーションの変化などを理解するのに苦労する人もいます。 また、物事を文字通りに受け取る傾向があり、抽象的な概念を理解することや、他者の感情や意図を理解することが
未経験入社３ヶ月でAWSソリューションアーキテクトアソシエイト（SAA）に合格できた内情を記します - Qiita
2021年1月に未経験でIoTエンジニアとして転職し、Ruby、Ruby on Rails、JavaScriptなどの学習や社内IoTシステムの開発を行う傍ら、並行してAWSの勉強をしていて、3月末、入社研修最終日にAWS認定ソリューションアーキテクトアソシエイト（SAA）に合格できました。 学習を振り返り、皆さんの参考にもなればと思いメモを残します。 1. 自分の素性 2021年1月に36才で未経験エンジニアとして福岡のIT企業、株式会社Fusicに入社しました。どちらかというと文系な人間です。 ここに紙面を割いているとアレなので、「もっと詳しく！」という奇特な方には拙著note「36歳未経験者がIoTエンジニアに内定しました」に替えさせていただきます。 2. 合格までの道のり 2-1. 日記 1/4 入社 1/14 AWS SAA試験合格を個人目標のストレッチターゲットとして与えられる
AIの心理学
ディープラーニング人気の急上昇とともに注目されるようになった「アルゴリズミックバイアス」の解説書。アルゴリズミックバイアスとは、コンピュータによる偏った決定のことです。ネットショップでまるで的はずれなお勧めをされるとか、こちらには非がないにもかかわらずアカウントを凍結されるなどは、バイアスの悪影響の典型例と言えるでしょう。コンピュータ（AI）が下す決定には検出しづらいさまざまな「バイアス（偏り）」が存在します。本書では、バイアスがどのように発生するかを知り、バイアスとの闘い方を通して機械学習全般について学び、システムにバイアスが混入しないように予防、管理する方法を明らかにします。 ●翻訳者による「日本語版のサポートページ」 はじめに 第Ⅰ部 序論――バイアスとアルゴリズム 1章 アルゴリズミックバイアスとは 2章 人間による意思決定で生じ得るバイアス 2.1 バイアスの働き 2.2 バイア
プログラミング経験ゼロから、1年間で読んできたPython、数学、統計学、資格、機械学習、深層学習などの主な書籍をまとめています。Qiitaには別の諸先輩方が記載している書籍まとめ記事がいっぱいありますが、そもそもプログラミング自体も知らない本当の素人が試行錯誤して読んできた本をここに備忘録的にもまとめておきます。 バックグラウンド 大学院では脳神経科学の研究室にいた生物系 物理、微分積分、線形代数、統計学などは大学生のときに基礎科目として学んだ程度 プログラミングはそれすらない本当のゼロ 新卒で臨床試験の開発部署に（プログラミング、データ解析等とは無縁） 医療画像診断や臨床統計学に興味を持ち始めたのがデータサイエンス学習へのきっかけ ------Python------ 独学プログラマー プログラミング学習への第一歩。Pythonというより、Pythonを通じて、まずはプログラミングとは
行き詰まりを感じるときにこそ、他のジャンルから学ぶ
仕事で行き詰まりを感じられるときに 現状の問題と真っ正面から粘り強く向き合うことだけが 必ずしも正攻法とは限らないし、思考の枠組みを狭めていることがあります。 あなたが持つ専門性のある知識にしても 今のあなたにとってはそれほど価値のあるものに感じられないかもしれません。 でも他のジャンルの人からすれば 大きな価値を持つ知識である可能性があります。 その逆も然りで、相手にとって価値のあるものでなくても 自分にとって大きな価値を持つこともあるでしょう。 仕組み作りや改善を進めていく際にも 他の業界の事例などを参考に出来ることで 意外なかたちで自分達の業界の盲点が見えてくることもあります。 これしかない、と思い込んでいることから 上手く視点をずらすことが出来ることによって 現状の枠組みを乗り越えようとする姿勢が大切になってきます。 ヌルッと視点をずらすことが出来る人には こんな特徴が見られるとこ
自己紹介だけで個人を特定できるリザーバコンピューティングのスゴさ、QuantumCore秋吉氏に聞く「深層学習（LSTM）の次」 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
QuantumCore代表取締役CEOの秋吉信吾氏 2012年の画像認識コンテストILSVRCでの圧勝、Googleの猫認識から巻き起こった第三次AIブームを牽引する技術がディープラーニングであることは周知の通りです。ウェブの発達による大量のデータとそれを処理できる計算機の能力の向上がブームを後押しし、ソフトバンク社長兼CEO宮内謙氏の「データは石油」という言葉は記憶に新しいと思います。 1969年に渡辺慧氏が提唱した「みにくいアヒルの子の定理」によると、人間の識別・認識の本質は特徴の選択・抽出です。機械学習においても「次元の呪い」を避けるために、ビッグデータから特徴の選択・抽出を行う必要がありました。ディープラーニングのブレイクスルーはこの「特徴を自ら抽出できる」部分で、人間が特徴を抽出するより精度が良い結果が生まれ始めています。 一方で、「AI≒ディープラーニング」のブームが加熱してバ
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