こんにちは、シューフィッターこまつです。靴の設計、リペア、フィッティングの経験と知識を生かし、革靴からスニーカーまで、知られざる靴のイロハをみなさまにお伝えしていこうと思います。 靴屋さんはいい加減、「中敷きでサイズ調節しましょう」とアドバイスするのはやめてほしいと思っています。たしかに中敷きを使うことで、靴はきつくはなりますが、それは「昭和の常識、令和のウソ」です。 私自身、シューフィッターの立場として学生からはローファー、老若男女からスリッポンのカカトが「パカパカ」脱げるという相談を、過去に数えきれないほど受けています。 とくにこの季節、高校に入学して学校指定のローファーを買ったものの、サイズはあっているはずなのに足に合わずに靴ずれで血だらけ。夏休み前にギブアップするというケースは痛々しい風物詩です。 ローファーをはじめとするスリッポンタイプの靴は脱ぎ履きが多い日本人には大人気ですが、
（追記：説明がわかりにくかったようなので最後に簡単な図を載せました。） ワコールは罠 https://togetter.com/li/1727005 いくらフィッティングして高いの買っても合わない人がいるのはブラジャー業界の怠慢のせいです。 おっぱいの形には個人差があるのにアンダーとカップサイズしか表記しないのは時代遅れなので猛省してください。 バージスラインの長さ（肋骨の横幅と縦幅の比には個人差があります。 服飾関係は人体の周長しか測らないことが多く、たいていのものはそれで間に合うけどブラジャーはそうはいきませんhttps://twitter.com/ho_yuuri/status/1613140466543001600 ）については最近ちょこっと知られてきましたがもう一つ重要なことがあります。 左胸と右胸のあいだのスキマの有無です。 スキマがある人https://www.ravijou
老眼は他人事じゃない。AIを使った遠近両用メガネで世界が変わった話2023.10.21 13:0050,063 三浦一紀 ｢なんだかスマホの文字が見づらいなー｣なんて感じたこと、ありませんか？ それ、老眼かもしれません。 老眼（老視）とは、年齢とともに目の機能が衰えることで近くのものにピントが合わなくなる生理現象。この老眼、人間であれば誰にでもいつか必ずやってきます。他人事ではありません。 本はこのくらい離さないとピントが合わない。これでは文字が小さくて読みづらい。僕も45歳を過ぎたあたりから本やスマホやPCの文字が見づらくなり、今では仕事をするときだけ老眼鏡をかける生活をしています。PCの画面や手元はよく見えて快適です。ただ、面倒くさいことも。 それは｢着けっぱなしで生活できない｣こと。老眼鏡は近くのものを見る専門のメガネ。クルマの運転や野球観戦といった、遠くを見る用途では視界がぼやけて
現場オタクはよく歩く。 本当か？と思っているなら一度自分の活動量をデジタル機器で測ってみるとよい。 ちなみに私は現場がある日は少なくとも1.2万歩〜、多い時は2万歩歩きます。ライブ遠征なんか行くと絶対後者。 とにかく週末は歩き回るので足が疲れる。 私の足は典型的な甲高幅広で、いつも靴選びには難儀してきた。幅が広く細身のスニーカーは長時間履けないし、ソールが薄い靴はハイアーチがあだになって足が疲れてしまう。 長時間歩き回ったり立ち続けても足に負荷がかかりにくい靴はないものか。 そんな私がリピートし続けているのがニューバランスのウォーキングシューズなのです。たぶんもう4-5回は履き潰してる。 一番左のものが非ウォーキングシューズの574モデルで、真ん中・一番右がウォーキングシューズのW880。足先が長くて幅が広いのがお分かりいただけるだろうか。 574はNB原宿店で計測・フィッティングして購入
いわゆる「ソフトウェア設計書」が設計ではなく、ソースコードが設計であるという話。 随筆です。考えマトメ中なので、ツッコミはそのあたり踏まえていただければ。 追記：ブコメに「設計の定義は？」とあったので末尾に追加しています。 追記(2024/8/15)：設計書ってなんだろう？というのも書いておきました。 ソフトウェアの「設計書」とはなんなのか - きしだのHatena このエントリで書いたのですけど、もうすこしちゃんと。 建築では多重下請けでやれてるのに業務システムでだめなのはなぜ？ - きしだのHatena このエントリでは次のように書いています。まあ、これで全てではあるのだけど。 「建築などの施工図面に相当するのはソースコードで、建築現場で多重下請けでやってる作業は、ソフトウェアだと(でも？)ビルドです」 あと「継続的デリバリーのソフトウェア工学」からの抜粋。 「継続的デリバリーのソフト
簡単に特定できてしまうので少しフェイクを入れてある。 頭がパッパラパーになっているので読みにくいかもしれない。 先週土曜日、25日の話だ。 結婚しようと決めたので結婚指輪を作ろうとした。ただそれだけのシンプルな話になる予定だった。 「指輪のベースができた」と指輪屋から連絡があったので、フィッティングとオプションの「自分達で刻印を入れる」をやる日時を決めた。これは両者合意の上での決定。このオプションは婚約者がかなり乗り気だったので追加したものだ。 交通の便の関係で、どうしても店周辺には2時間程早く到着してしまう。 「その間に昼食をとればいいだろう」という事で、飲食店に入って食事をとっていた。が、この直前ぐらいから婚約者の様子が明らかにおかしい。 水木金と体調を崩して仕事を休んでいたのでそれがまた悪化したのかもしれない。 婚約者は公共交通機関が苦手なので、それを乗り継いできたから気分が悪いのか
自作PC2024
新しいPCを組んだ。 自作PCを組むのはこれで二台目。一台目については以下の記事で紹介している。 自作PC2021 前回の組み立て時に基本的な部分を学べたので、今回は一度やってみたかった本格水冷に挑戦してみることにした。 組み立て後 組み立て前 この記事では、利用した各部品を紹介していく。前半では水冷にあまり関係無い部分、後半では水冷に関係する部分に触れる。自作PC2027を書くことになる頃合いで読み返したい。 ケース Lian LiのO11 EVO RGBを利用した。 Amazon | LIANLI E-ATX対応ミドルタワーPCケース O11D EVO RGB Black リバーシブルデザイン E-ATX（幅280mm以下） / ATX/Micro ATX/Mini-ITX規格対応 RGBストリップ標準搭載 420mmラジエーター搭載可能 日本正規代理店品 | リアンリー(Li LIA
見る人の数だけ存在する「アイドル」のイメージに翻弄され、時にエイジズム、ルッキズムの呪縛にかかりながらも、その言葉の枠に留まらない女性たちの心の内を聞く連載「アイドルとシスターフッド」。 今回のテーマは「アイドルと水着グラビア」。登場するのはでんぱ組.incと虹のコンキスタドールを兼任し、2022年4月末でアイドルを卒業する根本凪と、プロデューサーであるもふくちゃん（福嶋麻衣子）。雑誌や写真集など、水着グラビアの分野でも活躍する根本さんは、ひきこもりを経てアイドルになった当初、「グラビアの仕事で自己肯定感が上がった」と明かす。 インタビュー前編では、グラビアの仕事を始めたことによる心境の変化や、グラビアの仕事に対する誹謗中傷、それらとどう向き合っているのかなどについて語ってもらった。 ※取材は2021年秋の活動休止発表前に行いました ──写真集や雑誌など水着グラビアの分野でも活躍する根本さ
こんにちは、佐藤エイと申します。 私はアイドルが好きです。推しのライブには足繁く通い、元気をもらいながら日々を生きています（いつも本当にありがとうございます） アイドルを好きな理由はたくさんあって、文字に起こすとこの記事をゆうに超えるテキスト量になってしまうのですが、そのひとつが……キラキラで可愛い衣装！ かわいい〜〜 ファンの間でも衣装のことは結構話題に上がりますが、誰がどんな作り方をしているのか案外知らないのでは？ う〜ん……気になる！ そんなわけで今回は、モーニング娘。とかアンジュルムとかつばきファクトリーとか……とにかく「アイドル衣装といえばこの人！」というくらい多数の衣装を手掛けてきた衣装デザイナー・宇佐美政樹さんにお話を伺ってきました！ 宇佐美政樹 スタイリスト、衣装デザイナー。ハロー！プロジェクトのグループやAKB48グループなど、数多くのアーティストの衣装デザイン・スタイリ
弊社が提供する「現場向け動画教育プラットフォーム tebiki (SaaS)」のチーム拡大のため、会社代表としてたくさんの履歴書／職務経歴書を拝見し、採用面談を毎日しています。今回はその中で培ってきた「面談前にその人の性格を見極める技術」をまとめてみました。 自分ではもう無意識にやってることなのですが、社内の採用担当へのノウハウ伝授のために明文化したものを公開してます。よく言われる「会ってみないとわからない」は本当ですが、履歴書／職務経歴書などの書類で、その人の「スキル」と「性格」は半分ぐらいわかります。 この記事では、採用担当として書類のどこをどう見ているのかを細かく解説したいと思います。 ( 貴山 @tkiyama ) カルチャーフィットと「行動特性」職務経歴書／履歴書で判断するのは「スキル」だと思われがちですが、実は「カルチャー」との相性もそれなりにわかります。 「カルチャー」とは、
革靴の沼にハマりつつあるハードウェアエンジニアの備忘録
最近、増田で革靴が盛り上がっててとっても嬉しい！ https://anond.hatelabo.jp/20200203232919 https://anond.hatelabo.jp/20200218234717 お金の掛かる趣味なので、友人には公言できないからね。値段を言うと確実に引かれてしまうよ。いい機会なので、一介のエンジニアがエドワードグリーン（EDWARD GREEN）のMTO（Make to Order：個別受注生産）に手を出し始めるまでの革靴遍歴についてまとめてみようと思う。ちなみにグリーンのMTOは、日本でオーダーすると25万円くらいの高級品。これを連発することになるだなんて誰が予想できただろう？ 本格靴のデビュー初めて買った本格靴はトリッカーズ（Trickerʼs）のBOURTON（バートン）だった。ちなみに “本格靴” って言葉はバズワードなので定義はないんだ。自分は
【メモ】眼鏡キャラの顔にはレンズで輪郭ずれる「眼鏡断層」が発生（※パトの内海課長等）／『歪曲収差』…とも聞いたが、違うらしい？（ブクマより） - INVISIBLE Dojo. ーQUIET & COLORFUL PLACE-
こういう、Xでのやり取りを記録しておく。 説明しよう！「眼鏡断層」とは、度入りの眼鏡レンズの光学屈折によっておこる、輪郭等がずれてみえる現象なのだ！レンズの度が強いほど大きくずれるぞ！#眼鏡断層 pic.twitter.com/Wz3Judt34I— 皐月👓みかず (@mikazu_satsuki) March 1, 2024 ゆうきまさみ「機動警察パトレイバー」の内海課長の描写によく出てきて、1990年代だからまだ珍しくて、有名な漫画家の誰かがそれを指摘して「すごい！」と言ってたな。誰だっけかな（自分はそんな現象や描写があると、その時初めて知った）https://t.co/GJWMmasdX1 pic.twitter.com/wXyy6H5TMF— Gryphon（INVISIBLE暫定的再起動 m-dojo） (@gryphonjapan) 2024年3月1日 内海課長の顔に発生する
学習データに最適化されすぎて本来の目的が達成できなくなる「過学習」と同様の現象はAIだけでなく社会全体で起こっているという主張
機械学習における過学習(過剰適合／オーバーフィッティング)とは、AIが学習データのみに最適化されてしまい、未知のデータに対する予測能力が低くなってしまうという現象です。そんな過学習と同様の現象が機械学習分野だけでなく社会全体のさまざまな場面でも発生していると、Google傘下の人工知能研究所・Google Brainの研究者であり近年の画像生成AIに広く用いられている「拡散モデル」の論文執筆者でもあるJascha Sohl-Dickstein氏が主張しています。 Too much efficiency makes everything worse: overfitting and the strong version of Goodhart’s law | Jascha’s blog https://sohl-dickstein.github.io/2022/11/06/strong-Go
数理最適化 Advent Calendar 2022 の記事です。 何の話かと言うと Pythonではじめる数理最適化 ―ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう― 作者:岩永二郎,石原響太,西村直樹,田中一樹オーム社Amazon 上記の書籍の第7章では、次のような問題を取り扱っています。 細かい点は書籍に譲りますが、まず、生データとして次のようなデータが与えられます。 これは、あるショッピングサイトの利用履歴を集計して得られたもので、あるユーザーが同じ商品を閲覧した回数（freq）と、その商品を最後に閲覧したのが何日前か（rcen）の2つの値から、そのユーザーが次にサイトにやってきた時に、再度、その商品を閲覧する確率（prob）を実績ベースで計算したものです。実績ベースのデータなので、ガタガタしたグラフになっていますが、理論的には、 ・freq が大きいほど prob は大きくな
AIの新星ニューラルネットワーク「KAN」とは？ LLMが“カンニング”して評価を盛ってた？ など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第45回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ 高精度なニューラルネットワーク・アーキテクチャ「KAN」をMITなどの研究者らが開発 1手先のトークン予測ではなく、4手先のトークンを同時に予測するモデルをMetaなどが開発 医療分野に特化したマルチモーダル大規模言語モデル「Med-Gemini」をGoogleが開発 大規模言語モデルが答えに相当するベンチマークを事前に学習し、高い評価を出していた？ AIカンニング問題を指摘した研究 一貫性の高い長編ビデオをテキストから生成するAIモデル「StoryDiffusion」 高精度なニューラ
まあなんやかんやとありまして、アメリカ・ロスアンゼルスまで出かけて新発売のApple Vision Proを買いました。羽田からロスアンゼルス国際空港まで直行便で向かい、空港についたらそのまままっすぐ近隣のApple Storeへ。その場でデモ体験とフィッティングをして、予約分を受け取ったらストアから徒歩数分のホテルへ。そのあとはもう海外？観光？なんすかそれ？？の勢いでずっとホテルの部屋でApple Vision Proと戯れていました。あ、途中ご飯は食べにいきましたけど。 いやー、たいへん充実した旅というのはこういうのを言うのであるのだなあ。ふっひっひ。実にたのしいです。いまこの記事も、MacBook Air M1＋Apple Vision Proで書いてます。目の前に、巨大なモニタをばーーーんと広げて。ばばばーーーーんと、ね。 ともかくビデオパススルーがきれいなのと、映像がとても緻密で
AAカップのおばちゃんが説明するよ！！ AAカップの増田が若い頃はAAカップのブラなんてどこで売ってんのかわかんなかったのでとりあえず適当なAカップのブラをブカブカさせながらつけていたよ！ 今なら通販とかで買えるところも結構あるみたいだけど店頭ではまだまだ全然見かけないよ。 自分のサイズにぴったりあうブラが欲しくなった若かりし頃の増田はセミオーダー下着のお店やフィッティングにめっちゃ時間かけてくれるちょっと高級なお店に行ってみたりもしたよ。 そういうところでの計測、プロの下着屋さんが脇腹〜背中の肉を「えいや！！」って寄せて寄せて寄せて詰めて「はいCカップですね！」みたいな手品をかましてくるよ！詐欺かな？意味わかんないよ！ そこでCカップのブラ買ったところでプロの手品を再現できる気がさらさらしないのですごすごと逃げ帰ったよ。 ちなみにそういうとこのブラは1枚8000円とかいちまんえんとかする
必須装備は5つだけ！登山を始めるならこれだけは揃えておきたい＆あると便利な登山グッズまとめ - 温泉ブログ 山と温泉のきろく
春から登山を始めたい人向けに登山の必須装備をまとめた 2011年の4月に登山を始めてから11年が経ちます。 登山の経験者として「これから登山を始めたいんだけど、何を揃えたらいい？」と質問される機会も増えたので、春から登山を始めたい人向けの山の基本装備についての記事を書いてみることにしました。 「登山の基本装備」についてはこれまでも書いたことがあるのですが、経験を経て考えが変わった部分もありますし、商品もどんどん新しいものが出てきます。2022年版の「登山を始めるならこれだけは揃えておきたいもの」と「登山を続けるならあると便利＆楽しいおすすめ山道具」をまとめてみたいと思いました。 また、私自身が登山を始めたころのエピソードや、装備についての考えなどは発売中の著書にも詳しく書いています。興味を持たれた方はお手に取っていただけますと幸いです。 ひとり酒、ひとり温泉、ひとり山 [ 月山 もも ]
著者のParul Pandey氏は世界各地に拠点のあるAIスタートアップH2O.aiでデータサイエンス・エバンジェリストを務めており、AINOW翻訳記事『あなたのビジネスにAI戦略を効果的に使用する方法』の著者でもあります。同氏が最近Mediumに投稿した記事では、H2O.aiに所属するKaggleグランドマスターにKaggleの取り組み方に関してインタビューしました。 データサイエンティストのPhilipp Singer氏は、オーストリアのグラーツ工科大学で博士号を取得後、自身の知識を応用する機会を求めてデータサイエンス業界に入りました。同氏がKaggleを始めたのは単なる情報収集がきっかけだったのですが、優秀な成績をおさめたことによってKaggleに夢中になりました。そんな同氏のKaggleの取り組み方、そしてKaggleから学んだことの要点をまとめると、以下のようになります。 Kag
世界最軽量でVR体験を変える 「つけていることを忘れる」VRヘッドセット「Bigscreen Beyond」 2022年後半から2023年前半にかけてVRヘッドセットに新たな波が訪れている。Quest Pro、VIVE XR Elite、PlayStation VR2、MeganeXなど、枚挙に暇がない。 そんな中、2023年2月に突如として発表されたVRヘッドセットが「Bigscreen Beyond」（以下、Beyond）だ。世界最小・最軽量を謳（うた）い、性能も飛び抜けている新たなVRヘッドセット。驚くべきことに、このデバイスを作ったのはBigscreen VRというスタートアップだ。 Bigscreen VRは、VRヘッドセットをかけて、バーチャル空間で友達と大画面でNetflixなど様々な映像を見ることのできる「Bigscreen」というサービスを提供している。さながらVR映画館
【サービス終了・お焚き上げ会場】slideship は何故うまくいかなかったのか｜Takahiro Ikeuchi
みなさんこんにちは。一段と寒くなって参りましたがいかがお過ごしでしょうか。インフルエンザの予防接種を受けに来たら病院が休診日でした。その敗戦の帰りにドトールで記事を仕上げております、池内です。おこしやす。 2015年に設立した法人を2019年に閉じることになったいきさつは廃業エントリで書いたとおりですが ↓ 今回は起業中の2つ目のプロダクトであった slideship.com について振り返り・お焚き上げ申しあげたいと思います。 slideship.com は、2020年12月31日をもって全サービスを終了し、サービスクローズすることになりました。slideship.com はなぜうまくいかなかったのか。 slideship.com とはslideship.com とは、Markdown 形式でプレゼンテーション・スライドの作成が行え、オンライン上でスライドの公開までワンストップで行えるク
2023年もダブルワーク、トリプルワークと、スケジュールが腸重積のように輻輳した兼業の一年でした。 私は大学院に進学した頃から商業連載を始めたので、足掛け10年ほど漫画家を続けています。 開始当初から理科系の大学院生と商業連載の二足の草鞋を履き、修士課程修了後はそのまま企業に就職したので、漫画家のキャリアを通じて兼業作家です。 キャリア初期には、まったく性格の異なる複数の職種に従事していく負荷に混乱し、どの仕事が自身の本業なのか悩みました。実際に、最初の連載作品はそういった問題意識をそのまま漫画に展開してしまったような気がします。 ライフイベントや作家としての作業量増加に伴い、年々負荷は高まっている気がしますが、10年もやれば凡人の私でも多少は慣れるものです。 成長の産物か、あるいは諦観の結果だかいまいち判然としませんが、「どうにもなんなかったことって今まで一度もないから、どんどんやればい
jqはJSONを絞り込むツールですが、実はれっきとしたプログラミング言語です。 算術演算子、論理演算子、分岐構文、try・catch、そして関数定義があり、ループは再帰関数で実装します。 単に .foo とか .[0] とかでJSONを辿るだけのツールだと思われている方は、builtin関数の定義を見ていただくと良いかと思います。 selectやmapのように、よく使われる関数でさえ内部実装になっていない (Cで書かれていない) のは面白いですね。 jqのクエリを思ったように書けないという経験から、jqをより深く知るためにGo言語で再実装したのがgojqです。 去年の4月から開発を始め、8月にブログ記事を書きました。 jqのほぼすべての機能を実装しており、pure Goで書かれているのでGo言語のツールに簡単に組み込むことができます。 この記事公開以降も開発を続けています。 --arg,
学びを仕事に繋げる / 外貨を稼ぐ / 継続的に成長する - Sansan Tech Blog
「公立はこだて未来大学」にお招きいただき、学生さん向けに講義をさせていただきました。 講義で用いたスライドは公開済みで、既にTwitterやはてブでも反響をいただいております。 スライド内には埋め込み動画やリンク等、Speaker Deckでは再現されないものもあるので、講義資料をあらためて「記事形式で」全ページ公開したいと思います。 講義のテーマ／構成について 講義のタイトルは「学びを仕事に繋げる」としていますが、 「海外進出」（外貨を稼ぐという選択肢を持つ） 「成長サイクル」（継続的に成長する） と併せた 3本立て 1 にしています。 講義のテーマは非常に悩んだのですが、私の経験から学生さん向けに話せるもっとも価値のある内容はなんだろう？どうやったら90分飽きずに聞いてもらえるだろう？と考えた結果このようになりました。 2 学生さん向けの講演ではありますが、現場でバリバリ活躍されている
世界最小・最軽量のVRHMD「Bigscreen Beyond」発表 両目5K・PC接続で重さは127g 米国のBigscreenは2月14日、独自のVRヘッドセット「Bigscreen Beyond」を発表しました。同社は、VRで友人等と大画面で映画を見れるソーシャルVRサービス「Bigscreen」を展開。今回、初めて独自のハードウェアを発表しました。 「Bigscreen Beyond」は、片目2560×2560のマイクロ有機ELディスプレイを搭載。PCに接続して使うタイプで、ヘッドセット単体では127gの世界最小を謳っています。日本円での価格は164,800円。出荷は2023年第３四半期とされています。 「Bigscreen Beyond」はBigscreenが展開する初のVRHMDです。世界最小を謳い、長さ14.3cm、幅5.2cm、重さは127g（デフォルトのバンドは28g）で
【論文解説】OpenAI GPT-4 を理解する
さて、ChatGPT が非常に盛り上がっていますが、2022年11月にリリースされた ChatGPT は GPT-3.5 というモデルがベースになっています。 そして、2023年3月にはその後継モデルである GPT-4 がリリースされ、ChatGPT Plus で利用できるようになっています。（月額20$） それ以降も画像データを処理できるようになったり、個人の好みを記憶できるようになったりと色々なアップデータがあってこの先どうなるんだろうと楽しみになりますね。 今回は、もともとの GPT-4 についてしっかりと解説したいと思います。 ちょっとした対話であれば GPT-3.5 でも GPT-4 でもそこまで大きな差はないように思えますが、GPT-4 に情報抽出や分類問題などのタスクを解かせようとすると、GPT-4 の方がかなり精度が良くなっていることがわかります。 ですので、より複雑な利用
こんにちは，株式会社Nospare・千葉大学の小林です．本記事ではGelman and Vehtari (2020)の`What are the most important statistical ideas of the past 50 years?'について紹介します．この論文は過去50年において最も重要だとされる次の8つのアイディアが取り上げられています． 8つのアイデア 反事実（counterfactual）に基づく因果推論 ブートストラップとシミュレーションに基づいた推論 オーバーパラメータ（overparameterized）モデルと正則化（ガウス過程，Lasso, horseshoe, ベイズnonparametric priorなど） ベイズマルチレベル（階層）モデル 汎用的な計算アルゴリズム（EM, MCMC, SMC, HMC, 変分法など） 適応的決定分析（ベイズ最
若い頃、会社の先輩が「日本経済新聞をスミからスミまで読め」と言っていたのを鵜呑みにして、何年も実践したことがありますが……、よく分からなかった。 たとえば、ある日の第1面に「円安は日本経済にダメージを与える」とあって、何ページかめくると、「この円安は奇貨となる」と書いてある。「どっちやねん」と投げ捨てたことを覚えています。 今なら、円高にも円安にもメリット／デメリットがあることが理解でき、くだんの記事は、「ピンチをチャンスに」という意味あいで書かれたものだと汲み取ってあげることはできる。でもどこかに無理があるように思える。 読書猿：今回の経済学対談では、私なりの悪口を言いながら（笑）Dainさんに経済学と和解してもらいたいなと思っています。そもそもですが、経済学が嫌われる理由の根本は、この学問が実は「倫理学」を出自とするところにあるのではないか、と思うんですよね。 Dain：出自が倫理学。
新卒データサイエンティストの成長ストーリー #3 RecSys 2022 参加レポート - techtekt
まえがき こんにちは。デジタルテクノロジー統括部アナリティクスグループ新卒の安藤です。前の記事から3ヶ月も空いてしまいました......。 先日9/19-23に行われた国際学会RecSys 2022をオンラインで聴講したので、その報告として記事を書くことにしました。パーソルキャリアからは私を含め3名以上が参加したと聞いています。 The ACM Conference on Recommender Systems、通称RecSysは推薦システムに関するトップカンファレンスであり、ジョブマッチとは密接な関わりがある分野です。 推薦システムの最先端がどのようなものであるかを知ることでビジネスに活かしたいとの思いから参加を申し出た、という経緯です。 (かなり直前の申請でしたが許可をいただくことが出来ました。この場を借りて改めてお礼申し上げます......！) 非常に興味深い発表が多数ありましたが、
著者のHarshit Tyagi氏は、インドでデータサイエンスに関するインストラクターをしています。同氏がMediumに投稿した記事『ほぼすべての機械学習プロジェクトのためのタスクチートシート』では、機械学習モデルを構築するにあたって必要なタスクがリストアップされています。 学習データの取得やAIモデルの訓練といった固有なタスクを含む機械学習モデルの構築には、様々なタスクを実行する必要があります。こうしたタスクを、同氏は以下のような8つにステップに分けてチェックリスト化しました（具体的なチェック項目については、本記事本文を参照）。 問題の定義と開発アプローチの検討 データソースの特定とデータの取得 学習データの特徴に関する分析 学習データの変換やクリーニング ベースラインモデルの開発とベストモデルの探索 ファインチューニングとアンサンブル学習の検討 開発資料の文書化とプレゼン資料の作成 機
データサイエンス設計マニュアル
本書は広い視野からデータサイエンス全体を俯瞰し、問題を解決する上で重要なことは何か、その設計原則に焦点を当てた入門書です。データを収集、分析、解釈するためのシステムを構築するために必要な、確率・統計の基礎から線形代数、スコアとランキング、統計分析、データマンジング、可視化、数学的モデル、回帰、機械学習まで広範囲にわたってカバーするだけでなく、思考プロセスも重視します。著者は、ニューヨーク州立大学ストーニーブルック校で長年にわたりコンピュータサイエンス教育に携わってきた計算機科学者で、統計学と計算機科学の枠を越えた新しい学問としてデータサイエンスを捉え直し、著者独自のアプローチでデータサイエンスの本質に迫ります。 1章データサイエンスとは 1.1 計算機科学、データサイエンス、リアルサイエンス 1.2 データについての興味深い問い 1.3 データの性質 1.4 分類と回帰 1.5 データサイ
こんにちは、ちゅうげん（@ochugn）です。 2020年春、念願だった米国情報系大学院の博士課程になんとか合格することができました。 これからがスタートラインではありますが、この合格に辿り着くまでに様々な難関があり、次に挑戦する方へ向け少しでも参考になればという想いと、受験直後でまだ記憶が新しいうちに自分自身の振返りも兼ねて受験体験記を執筆してみます。 まずはじめに結果からお伝えすると、 ペンシルバニア州立大学 情報理工学部 博士課程 へ進学予定です。 他にカリフォルニア大学デービス校のCSや、カリフォルニア大学アーバイン校のEECSなどからオファーをいただいておりました。 最近ではありがたいことに日本から海外院へ博士取得を目指す良質な受験記や情報も増えており、もはや自分が書く必要もないのかもしれませんが、一方で社会人が退職して米国大学院PhDを目指した体験記はあまり多くないとも感じてお
AI model・中山佑樹｜人間の仕事は「奪わない」。AIのモデルはアパレル業界をこう変える - ミーツキャリアbyマイナビ転職
新しいビジネスに先陣を切って飛び込んできた開拓者に、ビジネスを生み出す原動力となった課題意識やそれを乗り越えるためのアクションを伺う「ファーストペンギンの思考」。 今回登場いただくのは、AI model株式会社のCTO・中山佑樹さんです。 洋服を買うためにECサイトをのぞいていると、さまざまなアイテムの着用写真を見ることができます。実在のモデルが着用した写真は、アイテム単体の写真だけでは分からないサイズ感や質感をイメージできます。そしてそれが購入の決め手になることも多いのでは。 しかし、実はこうした着用写真を用意するのに必要な「ささげ業務」（撮影・採寸・原稿作成の頭文字をとった、商品撮影に必要となる3つの業務）には膨大な時間とコストがかかっているのです。業務を効率化しながら写真のクオリティをどう担保するか、はアパレル業界にとって大きな課題でした。 そんな課題を解決すべくリリースされたのが、
これはAI技術なんだよ（追記あり）
ちょっと話題になっていたもののブコメ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.itmedia.co.jp/news/articles/2210/05/news181.html このトップコメで 「数年前なら同じシステムでもAIって言葉は使ってなかっただろ。」 とあるんだけども、槍玉に挙げて申し訳ないんだけども、これはAI技術そのものなんだよ。 というか、これをAIと言わなかったら何をAIというのか、というものなんだけども。 （強いAI弱いAIとかいうややこしい話があって、まだAIはないとかいう議論はあるけども、 とりあえず世の中のAIと言われるものの筆頭技術だよ、という意味で。） これは、ディープラーニングの物体認識の技術を応用しているんだけども、 その精度がすごく上がって、今では人間が識別するより精度が高くなっている、というもので、 それを応用して、人間が残
追記 再現性をチェックする実験を後日実施しています。併せてお読みください。 以前こんな記事を書きました。 この辺の話はとっくの昔に常識になっていると思っていたのですが、昨今様々な「モデル」が提唱されて公の場で喧伝されることが増えてきており、その中には明らかにこれらの記事で指摘されている問題に引っかかっているものがあるようなので、注意喚起も兼ねて改めてブログ記事として書いてみようと思います。 追記 (May 08, 2020) 本文中にも記事公開当初の初稿の時点でいくつか但し書きを入れてありますが、この記事で最も強調したかったことは「時系列データに対して多項式フィッティングを行うという本来あり得ないモデリングのやり方であっても、交差検証を行えば短期的な予測性能（汎化性能）を改善することができる」ということです。データセットにランダムウォークを選択したのは、単に極値が2つ以上ある時系列を生成し
業務をパッケージに合わせると言ったけど、めんどくさいからやっぱりやめた：「訴えてやる！」の前に読む IT訴訟 徹底解説（99）（1/3 ページ） 連載目次 システム開発契約に大切なのは、「要件」と「目的」と……？ システム開発契約において、その中核をなすものは言うまでもなく、システムにどのような機能や性能などを具備するかという「要件」であろう。受注者であるベンダーは、この要件を実現することで代金を支払ってもらえる。つまり要件は契約上の「債務」の中核であり、いくら欠陥のないシステムを納品しても、要件を満たさないシステムは「債務の不履行」となり、費用の支払いを得られないばかりか、場合によっては損害賠償の請求までされてしまう。 もっとも、ここでいう「要件」とは、要件定義書に明記されたものだけを指すわけではない。たとえ文書化されておらず要件として定義されていなくても、システム開発契約の目的に照らし
恐竜のためにアロハシャツを仕立てたい
1995年、海の近く生まれ。映画と動物とバーベキューが好きです。オレンジジュースを飲んでいたコップに麦茶を注いでもらう時でも「コップこのままでいいよー！」と言えます。 前の記事：コタツになるコートを作ってあたたまりたい ＞ 個人サイト たびっこ動物 採寸に行く 2022年にはタイムマシンがまだないので、Googleで服を着てくれそうな恐竜を探していると、デイリーポータルZで北向ハナウタさんがぴったりの記事を書いていた。便利な世界、便利なデイリーポータルＺである。 その恐竜公園の記事から、ピノキオ公園にいる恐竜の服を仕立てることに決めた。理由は着せやすそうだったから。 石川台という駅を降り、住宅地を歩くこと10分。 今回のお客様であるティラノサウルスが見えてきた。 どうぞよろしくお願いいたします。 ティラノサウルスで合ってますよね？ さっそく採寸に入る。まずは首周りから失礼します。 私は恐竜
著者のChris氏はデータサイエンティストで、AINOW翻訳記事『機械学習エンジニアが職を失いつつある。しかし、とにかく機械学習を学ぼう』の著者でもあります。同氏が最近Mediumに投稿した記事『機械学習業界で働き始めて3年目の初心者への（技術的）アドバイス』では、自身の実務経験にもとづいた新米機械学習エンジニアに対する技術的アドバイスが解説されています。 Chris氏の機械学習アプリ開発における数々の成功と失敗から導き出された教訓は、以下のような6項目に集約されます。 データの特徴を抽出する教師なし学習に安易に手を出さない。多くの場合、人間の直観に劣る。 ニューラルネットワークにも安易に手を出さない。初心者には難易度の高い技法である。 問題を二値分類としてとらえる。3値以上に分類するマルチクラス分類より良いパフォーマンスを発揮することが多い。 ハイパーパラメータを調整する。デフォルトのそ
すっかりおじさんになってしまった身としては近年の日本のミュージックシーンに極めて疎くなって久しいのですが、最近になってAdoさん*1の楽曲に『過学習』というタイトルのものがあるということを知ったのでした。 一体どこで「過学習」なんてマニアックなテクニカルタームが存在することを知って、あまつさえ楽曲のタイトルにしようと考えたのか、というのが不思議で仕方ないのですが、機械学習や統計学を初めとするデータサイエンス領域の人々ぐらいにしか馴染みのなかった語がこうして人口に膾炙しているのかと思うとなかなかに感慨深いものがあります。 ということで、「過学習」とはどういうものであり、どのような場面で生じ、それをどうすれば避けられるか、という点について簡単にまとめてみることにしました。このテーマでは過去に何度もブログ記事を書いており、もはや何周目の話題なんだという感もありますが、温故知新ということでご容赦い
ゴルフクラブがメカっぽくなってるのあれなんなんですか？
中の人はメカっぽい自覚がない 大北：ゴルフクラブって全体的にメカっぽいなと内部の方思ってらっしゃってたんですか？ 浅妻：どうでしょう…意外とそこに気づいてないかもしれないですね。 広報西尾：そうですね、見慣れてしまっているので… そこにいらっしゃった広報の西尾さんに聞いてもやはりメカの自覚はないと だれがメカっぽくしてるのか？ 安藤：こういう、デザイナーさんがいて、デザインしてるんですか。 浅妻：3Dデザインなので工業デザインなんですけど、クラブのヘッドを専門的にデザインしてる方は日本では少ないんですね。内作もありますがそういうデザイナーと相談しながら作ったりします。ここが何ミリで機能も変わってきたり、その量産に適したデザインであるとか、そういうののせめぎ合いですね。 大北：浅妻さんは実際にゴルフクラブの開発に携わったことがありますか？ 浅妻：以前の仕事でデザイン企画というところにいたこと
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