機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて - Qiita
はじめに 昨日のTwitterで書いたこちらが非常に反響を呼びました。 半年間かけたデータ解析の仕事が全くうまくいかなかった 今回の失敗は契約書に納品物を明記していなかったこと 機械学習の依頼は学習済みモデルのファイルを納品しただけでは、先方は検収できず、結果支払いを受けられない この教訓をひとりでも多くの人に知ってもらいたい — キカガク代表 吉崎亮介 (@yoshizaki_kkgk) 2017年11月20日 そうなんですよね。 全く先方が悪いわけでもなく、私自身が「機械学習のお仕事＝解析」だと思いこんでいたことが失敗の始まり。 結局のところ、機械学習系のプロダクトを依頼されて、学習済みモデルを作成して即納品とはいかず、検証結果を示されないと検収できないよとなってしまうので、結局アプリケーション側まで組み込まないと納得感はないんですよね。 この検証とは、訓練データと検証データを分けた時
とりあえずド素人が読むべきブロックチェーン入門論文・書籍・サイト - Qiita
どうも。よくブロックチェーン興味あるけどよくわからん、という声を某所から聞くので、僭越ながら自分が勉強するために使っている参考文献を紹介します。 今後自分が新しく読むたびに追加していく予定です。 色々と追加していって、だんだん初心者向けじゃなくなっている気がしますが、各通貨内の小見出しが、上から下に行くに従って内容が難しくなるように並べてあります。 Mastering Bitcoin (書籍) Mastering Bitcoin Mastering Bitcoin（翻訳版） https://bitcoinbook.info/translations-of-mastering-bitcoin 名著中の名著ですね。主にビットコインのブロックチェーンに関する一通りの説明が乗っています。業界では読んでいることが常識と呼ばれるくらいに一般的な書籍となっています。 全部目を通しておいて損はないと思われ
【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～ - Qiita
【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～Pythonスクレイピングpandasデータ分析 やりたいこと はてなブックマークで、Python記事を検索しトレンドを分析 はてなブックマークにSeleniumでログイン ブックマーク数をスクレイピング 時系列比較を行う バズるタイトルを分析 実装方法 詳しくは下記記事を参考にしてください。Pandasを利用したデータ分析まで載せています。 【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～ 実装 from selenium import webdri
個人開発環境をvagrantで建てるべきか、dockerで建てるべきか - Qiita
ローカルPCに個人開発環境を建てたいけど、母艦は汚したくないものです。 そうすると、だいたいの場合vagrant(virtualbox)かdockerかの2択になると思います。 この使い分けにいつも迷うのでどうするべきかの指針を考えてみました。 お断り: 以下は個人の見解であって、所属先の見解ではありません。 カーネルに依存する操作を行いたい場合 dockerの場合、いじれるカーネルパラメータが限られています。 特定バージョンのカーネルの環境を用意する必要がある場合や、カーネルパラメータに特殊な設定が必要な環境では仮想マシンの方である必要があります。 内部で生成されたデータの保全を行いたい場合 dockerの場合、ふとした操作（docker killやdocker build、docker rm(i)など）でデータコンテナの中身が消えてしまうことがあります。 仮想マシンのイメージであれば、
「アジャイルは死んだ」以降に残るものは何か -リーンソフトウェア開発を再評価し、自工程完結で全体観点で改善する - - Qiita
その結果、自分はすっかり言及の減ってしまったリーンソフトウェア開発や、それらの源流であるトヨタの生産方式、トヨタが現在取り組んでいる自工程完結を評価するのがよいのではないかと思い至った。本稿は、そういうポエムである。 本稿でいうリーン（ソフトウェア）開発とは何か？ 2003年にメアリー・ポッペンディークとトム・ポッペンディークにより提唱されたトヨタ生産方式を源流とするリーン生産方式をソフトウェア開発に適用した原則集。以下を指す。 リーンソフトウエア開発～アジャイル開発を実践する22の方法～ リーン開発の本質 エリック・リース氏のリーンスタートアップやオライリーのリーンシリーズとは異なるので注意いただきたい。 きっかけとしてのアジャイル方法論の違和感：結局、アジャイルでも多くの課題が残る。 「今回のプロジェクトがやりにくいのはウォーターフォールでやっているからだ」、「今回のプロジェクトが適当
例の機械学習コースが良いらしいと知りながらも2年間スルーし続けたがやはり良かったという話 - Qiita
先日、オンライン学習サイトCourseraの"Machine Learning"コースを修了しました。これが最高に勉強になったわけですが、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検索してみると、以下のような同コースに関連する超人気記事が出てきます） 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良い
はじめてTeXを使う人が知っておくといいことまとめ - Qiita
注意 多くは2015～2017年頃に執筆した情報です。ご注意ください。 ディストリ Windows・Linuxの場合、容量はデカいですがTeXLiveがおすすめです。後述するフォント埋め込みの設定を1度すれば後はしなくてもいい・クロスプラットフォームだからです。インストールするパッケージは必要に応じて取捨選択すると容量を削減できます。 Macの場合はMacTeXでいいみたいです。(Mac持ってないので詳しくは言えませんが) TeXLiveのダウンロード・インストール TeXLiveのISOイメージをダウンロード TeXLiveはネットインストールもできますが、かなり時間がかかるので、特にノートパソコンでは、予めISOイメージをダウンロードしておくのがおすすめです。ミラーサイトの一覧は https://texwiki.texjp.org/?TeX%20Live#iso で確認できます。急いで
「エンジニアがやりがいを持って働ける場所」について「SIerよりWeb系だ！」と言う意見を元に元客先常駐COBOLERが考えてみる - Qiita
こんにちは！株式会社LITALICOでエンジニアをしている@taka_f0807と申します。 『LITALICO Engineers Advent Calendar 2016』 18日目の記事となります。 私は、IT従事者として、以前はSIerに約4年半、現在はユーザー企業に約3年、身を置いています。 そんな中で、私が他のIT従事者に一番伝えたかったことを書いてみました。 長文なポエムとなりますが、お読みいただけましたら幸いです。 はじめに 働く上での「やりがい」とは 皆さんは働く上で、しっかりと「やりがい」を感じながら日々を送れていますか？ 例えば、エンジニアにとってのやりがいにはどんなものがあるでしょうか。 自分の技術で困っている人を助けることができる モノづくりによって世の中に影響を与えることができる 企業理念に共感し、その仲間をサポートする 最新の技術を学べる喜びと楽しさがある 給
線画着色webサービスPaintsChainerを公開した - Qiita
http://paintschainer.preferred.tech こちらに先月記事にした線画の着色のデモを公開しました！！ 反響の大きかった皆さんに試していただけます！！（ちょっと期待値が上がり過ぎてないといいですがｗ） http://qiita.com/taizan/items/cf77fd37ec3a0bef5d9d 以前の記事『初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。』はこちら。 ⇓そしてこちらがもじゃくっきーさんの使用例になっております。 GPUを使っている関係上アクセスが集中したりすると遅くなったりサーバーが落ちたりする可能性もありますが、生暖かく見守っていただければと思います。←たくさんの方に広まったこともあって、めっちゃ重くなっています。ぐぬぬぬ 画面はこんな感じっす。 線画ファイルを選択するととりあえず自動で塗ってくれます。 ※ただし、現状ではgifや
GitHubを使って3分でHPを公開する。 - Qiita
GitHubやばい、何がやばいってソース公開していいならWebサーバなくてもWebページ公開できる。 JavaScriptもちゃんと動いてる。（サーバ必要系はたぶん無理） というわけで表題の件ですが、GitHubは主に２つの形式でWebサイトを公開できます。 テンプレサイト作るだけならgitコマンド叩いたり、ローカルにリポジトリ作る必要もありません。 ユーザーアカウントに対して紐付けられているWebページ リポジトリごとのWebページ ほとんどリンク先見てね状態ですが、毎回ググるのめんどくさいのでメモ書き。 GitHubアカウントもっているならば、３分かからないです。 ユーザーアカウントに対して紐付けられているWebページ。 yourself-account.github.io.gitリポジトリを作成することでWebページが公開できます。 こんな感じ。 http://budougumi06
独断と偏見で選ぶ、新人Rubyプログラマの為の技術書21選 - Qiita
株式会社LITALICOでWebエンジニア（Rails）を担当しています、@YudaiTsukamotoです。 この記事は『LITALICO Advent Calendar 2016』21日目の記事です。 はじめに 業務なり趣味なりでプログラミングを学習していくと、技術書を読む機会が誰しも有るのではないでしょうか？ 初心者や、新人プログラマの時は、対象となる無数の技術書の中から自分にとって良い技術書を探す事は中々難しいのかなと思います。 技術書を選定する基準はいくつか有ると思いますが 「他人がオススメしている」 という選定軸はそれなりに有効であるという事を私は初心者から頑張って勉強した過程の中で学びました。 そこでLITALICO Advent Calendar 2016の21日目の本日、 不詳ながら私が新卒1年目の時に読んだ技術書(サイトも含む)の中から21個をピックアップしてみようかと
bashの初見殺しっぷりがハンパない件 - Qiita
「これ知らなきゃ分からないだろ！」 「エラーの原因はわかったけど、なんか腑に落ちない」 いま悩んだ２時間返せ！ bashというか、UNIXのコマンドに慣れてない 僕みたいな新人エンジニアが 気をつけた方がいいポイントまとめました。 あいことばをわすれない 微妙にエラーが出ないため、気づかないまま進んでしまい、 のちのち絶妙に致命的なことになってしまうので注意。 一行目忘れて２時間悩みました 二行目のオプションつけなかったため２時間悩みました setのオプションはお好みで あいことばの解説： http://qiita.com/magicant/items/f3554274ee500bddaca8 半角スペースをつけるな！半角スペースをつけろ！ shellさんはスペースに非常に神経質です。 よくある変数代入では=の前後にスペースいれてはダメです。
割りと便利だけど微妙に忘れがちなbashのコマンド・チートシート - Qiita
自分用にメモしておく コマンド実行 CMD1; CMD2, CMD1 && CMD2 ;はCMD1の結果に関わらずCMD2も実行される &&はCMD1の結果が正常な場合のみCMD2が実行される CMD1 || CMD2 - 失敗時に後続コマンドを実行する CMD || printf "%b" "MSG"でエラーメッセージを表示する エラーメッセージ表示後exit 1したい場合 = CMD || { printf "%b" "FAILED.\n" ; exit 1 } CMD || printf "%b" "FAILED.\n" ; exit 1と波括弧無しで書くと期待通り動作しない（CMDが成功時もexit 1してしまう） CMD & - バックグラウンド実行 CMD &で[1] 4592のようにジョブ番号とプロセスIDが表示される killしたければkill %ジョブ番号 か kill
無料で読めるデータ分析に役立つ Python の電子書籍まとめ - Qiita
以前、機械学習や統計に関する情報収集についてまとめました。今日はその続きというか補足で、データ分析に役立つ無料で読める Python E-book をまとめました。 ここにある PDF を取り敢えず手持ちのタブレットか PC に突っ込んでいつでも必要なときに参照すると良いでしょう。毎回 Google 検索しても良いですが、確実に理解しておきたい基礎となる知見はやはり書籍で持っていたほうが安心です。 プログラミング言語 まずは Python 3 本体です。 Free Python Books http://www.onlineprogrammingbooks.com/python/ 上記からさまざまな Python の書籍を無料で閲覧することができます。中には少し古い Python 2 の書籍も混じっていますので、どのバージョンの Python を対象にしているか気を付けたほうが良いでしょう
数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
絶対に見逃せない投稿が、そこにはある - Qiita
Qiita の 「見逃せない投稿」 を独自に評価してランキングするサービス Qaleidospace を作りました。 本投稿では、そのようなサービスを作ろうと思った理由、投稿を評価するアルゴリズム、システム構成について書きます。 余談ですが、今なら Yearly Ranking がほぼ 2015 年の投稿ランキングとなっており、眺めていて楽しいです。 TL;DR Qiita の「見逃せない投稿」をランキングするサービス Qaleidospace を作った。 適切な評価システムがあれば、書き手も読み手もみんな幸せになれるはず。 ストック数だけで評価すると、初心者向けの投稿やキャッチーなキーワードを散りばめただけの投稿が注目されやすい。誰がストックしたのかを重視して「見逃せない投稿」を評価する。 風変わりなシステム構成: GitHub Pages でホスティング + Swift で書かれたバッ
PyCon 2016で発表したChat Botをコードベースから解説(Chainerを利用した雑談応答編） - Qiita
WHY 深層学習について興味がある方が多いと思うので対話における深層学習の実装について記述します。 雑談応答がChainerを使用しているため、その部分にフォーカスして説明します。ただしバージョンが古いので注意が必要です。 動作確認しているバージョンは1.5.1です 間違いがある部分があるかもしれません。深く理解したい部分があったので一部Chainerのコードを追っています。間違いがあれば大変お手数ですがご指摘いただけると幸いです。 PyCon 2016で発表した内容はどちらかというとコンセプトや概要ベースを伝えて頂けなので実際に実装しているコードの説明がないので、自身の振り返りという意味でもあった方が良い そこでコードの説明を加えることでもっと理解して使ってもらえる人が増えて欲しいと思い、この記事を書きました。(できればgithubのスターが増えると嬉しい) Docker Hub git
エンジニアな僕の情報収集法 - Qiita
はじめに エンジニアの情報収集の話です。 僕は、けっこうストレスな環境で情報収集をやっていて、クリスマス一人ぼっちを機に見直し、やり方を変えてみました。 ちょっと自分メモ的なところがありますが、qiitaにしてみました。 ※ ここでは参考先URL(link)がある情報だけです。それ以外は対象外としています。 ※ これがベストなやり方と主張してるわけではないです。人それぞれ自分にあったやり方でやれば良いと思います。僕の場合はこうなったよ、というのqiitaにしただけです。 やり方変更前とストレス やり方変更後と辞めたもの 解決したこと やり方変更前とストレス やり方変更前の全体像 やり方変更前の全体像です。 「Input情報」をまとめていた「Input先」(feedly,HBfav,TechFeed,Twitter,Facebook)が複数あり、分散して情報観覧してました(図の赤線)。 「O
機械学習に必要な高校数学やり直しアドベントカレンダーのカレンダー | Advent Calendar 2016 - Qiita
今年、機械学習の本を少なくとも一度は手にした人は多いのではないでしょうか。 数ページめくっていると、数式のオンパレードで、「うっ」てなって、静かに本を閉じてから数ヶ月。 すでに本棚の肥やしになっていたりしませんか？ それは私です。これはイカンと思って 機械学習の本を理解するための高校数学のおさらいをしようよ！で、作りました。 誰が書くの？ すでに、おさらいが終わった人、 これを機会におさらいを始めてみようと思った人、 おさらいする必要もなく理解している人、 一緒にこのアドベントカレンダーを作りませんか？ 何を書いたらいいの？ 得意な分野の説明をわかりやすく説明、三角関数とか行列とか統計とか・・・ 自分の勉強法の紹介 オススメの書籍やオススメ記事やオススメ勉強法の紹介 などなど 来年はもっと理解出来た状態で、機械学習と向き合う年にしましょう！
データサイエンティストに向けたコーディング環境Jupyter Notebookの勧め - Qiita
データサイエンスとかけ離れた恣意的な表ですが、Jupyter Notebookを使えて損はないのは本当です。 RStudio (pythonはSpyder)もよいですが、 セクシーさ 再現性確保の観点で見るとマークダウンでコメントが残せるJupyter Notebookの方が分があります。 データサイエンティストでなくてもコーディングの過程が保存できるのでおすすめです。 Jupyter Notebookとは? Pythonには元からインタラクティブシェルがついていますが、それで物足りない人たちがIPython(Interactive Python)というインタラクティブシェルを作っていました。 IPythonの使い方より特徴を抜粋 セル指向のコーディング: セルという単位でまとめて実行できます 予約語や変数、モジュール名などのタブ補完 オブジェクトの調査: オブジェクト名に?をつけると詳細
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