ブロックチェ－ンを構築しながら学ぶ | POSTD
ブロックチェ－ンの仕組みを知るには構築するのが最短の方法 この記事を読んでいるということは、仮想通貨の拡大に興奮しているということですね。ブロックチェ－ンの仕組み、背後にある基本的なテクノロジーについて知りたいのでしょう。 しかしブロックチェ－ンを理解するのは簡単ではありません。少なくとも私にはそうでした。大量の動画の中をさまよい、抜けだらけのチュートリアルに従い、結局、実例が少なすぎてフラストレーションが大きくなりました。 私は手を動かして学ぶのが好きです。コードのレベルで内容を扱わざるを得なくなり、そうすることで身に付くからです。同じようにやってもらえば、この解説が終わる頃には、機能するブロックチェーンが出来上がり、どのように動くかがしっかりと把握できるようになるでしょう。 準備 ブロックチェ－ンとはブロックという名の 不変でシーケンシャルな 一連のレコードだということを覚えてください
私が選ぶ2015年の”新しい”Pythonモジュール トップ5 | POSTD
最近、このモジュールを妻に紹介したところ、そのシンプルさと実用性に驚いていました。 joblib joblibの存在は以前から知ってはいたものの、実際のところはよく理解しておらず、いろいろな機能を寄せ集めたようなモジュールだと思っていました。まあ、その印象は今もあまり変わりませんが、実は非常に便利なモジュールだったのです。私は Flowminder の同僚から再度joblibを勧められて、このモジュールをデータ分析用のコードに幅広く使用しました。では、その機能について紹介しましょう。joblibは大きく分けて、 キャッシング 、 並列化 、 永続化 （データの保存と読み込み）の3つの機能から成ります。実を言うと、私はまだ並列プログラミングの機能は使ったことがないのですが、あとの2つの機能は頻繁に使ってきました。 キャッシング機能とは、シンプルなデコレータを使って、関数を簡単に”メモ化”する
オブジェクト指向UX | POSTD
(注：2015/11/18、記事およびタイトルを一部修正いたしました。) CNN.com で働いていた2012年6月に、大統領選挙投票日の夜のユーザエクスペリエンス（以後UX）のデザインを任されました。私はそれからの6カ月間を投票日の夜のための仕事に専念しました。しかし、仕事が成功するかしないかは、選挙結果に関係はありませんでした。私が懸念していたのは、情報の見つけやすさやデータの見やすさ、canvasでのオブジェクトの変形、そして一体どのようにしたら、iPhoneでマウスオーバーのフライアウトが動作するのかでした。CNN.com史上初めてWebデザインをレスポンシブにすることにしたのです。さらに史上初めて私が、その デザイン を担当することになったのです。 大きな賭けでした。CNN.comにとって大統領選挙投票日の夜と言えば、スーパーボウル（プロアメリカンフットボールの優勝決定戦）の日曜
ディープラーニングのサマースクールで学んだ26のこと | POSTD
(訳注：2015/11/4、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 8月の初めに、モントリオールでディープラーニングのサマースクールに参加することができました。サマースクールは10日間にわたるもので、著名なニューラルネットワークの研究者の講演で構成されていました。この10日間で、私は1件のブログ投稿にはまとめきれないほど多くの事を学びました。ここで私は、60時間で得られたニューラルネットワークの知識をそのままお伝えしようと試みるのではなく、1パラグラフに要約できるようなちょっとした面白い情報のリストを作ることにしました。 これを書いている現在、 サマースクールのウェブサイト は現存しており、全てのプレゼンテーションのスライドが載せられています。全ての情報とイラストはこれらのスライドから利用しており、権利はそれぞれのオリジナルの著者に帰属するものです。またサマースクール
Pythonや機械学習、そして言語の競争について – 極めて主観的な見地から | POSTD
(訳注：2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト（クリック誘導）記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms（ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える） はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの 本 を書きました。
開発者がビッグデータ分析にPythonを使う時によくやる間違い | POSTD
システムの構築、新しい技術の習得、PythonやDevOpsなどに情熱を注ぐソフトウェア開発者です。現在はチューリッヒを拠点とするビッグデータのスタートアップで働いており、データ分析およびデータ管理ソリューションのためのPythonの技術を磨いています。 1 はじめに Python は開発時間を短縮できるという点で一般的に評価の高い言語です。しかし、Pythonを使って効率よくデータ分析をするには、思わぬ落とし穴があります。動的かつオープンソースのシステムであるという特徴は、初めは開発を容易にしてくれますが、大規模システムの破綻の原因になり得ます。ライブラリが複雑で実行時間が遅く、データの完全性を考慮した設計になっていないので、開発時間の短縮どころか、すぐに時間を使い果たしてしまう可能性があるのです。 この記事ではPythonやビッグデータで作業をする時に、最も時間を無駄にしがちな事柄につ
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ディープラーニング－畳み込みニューラルネットワークとPythonによる特徴抽出 | POSTD