【Python】データ分析の序盤でよく使う手法メモ - QiitaKaggleなどでデータ分析を行う際の探索的データ解析（EDA）の段階で、 データの構造を把握する目的で自分自身がよく使う便利な関数やライブラリをまとめました。 データはKaggleのTitanicのTrainデータを使用します https://www.kaggle.com/c/titanic/data ■ライブラリの読み込み
デブサミ2019講演「レガシーとのいい感じの付き合い方」の資料を公開します。 - CARTA TECH BLOG
ポイントメディア事業本部の福田です。 Developers Summit 2019にて、「レガシーとのいい感じの付き合い方」と題して、ECナビの4年に渡る改善事例を発表しました。 講演資料を公開します。 セッション詳細 event.shoeisha.jp 公開資料 当日の反響(togetter) togetter.com 発表を終えて ネタが地味目なので、当日どれくらい来ていただけるのか少し不安でしたが、満員＋立ち見の盛況でした。 当日ご参加いただいた方、ありがとうございました。 アイスブレイクとして、会場のみなさんには「何年もののレガシーシステムに取り組んでいるか？」について質問させていただいたところ、「10年以上」という方が半数超え(※壇上からの主観です）で、レガシーシステムの問題は顕在化していることを実感しました。 目立たずに水面下でじわじわと苦しめられてる問題だと思うので、私達のよ
ディープラーニング＝三次関数のどこがダメなのか解説する
あるニュース記事で、ディープラーニング＝最小二乗法で三次関数なんていう「伝説の画像」が出回っていたので、それに対して突っ込みつつ、非線形関数という立場からディープラーニングの本当の表現の豊かさを見ていきたいと思います。 きっかけ ある画像が出回っていた。日経新聞の解説らしい。 伝説の画像になるぞこれhttps://t.co/CpeWKrHseP pic.twitter.com/qfTUVt5j7A — 猫じゃら美少女 (@tonets) 2019年2月19日 確かにこれは伝説の画像だ。今までディープラーニングの入門書を立ち読みしていても、ディープラーニング＝最小二乗法で三次関数なんて解説は見たことがない。画期的な説明だ。 しかし、この画像、ディープラーニングを少しでもやったことある人から見ればかなり違和感を覚える解説だと思う。そこを突っ込み始めるとディープラーニング、あるいはニューラルネッ
Kubernetes、コンテナ技術を活用した開発アジリティー向上にインフラアーキテクトはどう貢献したのか
Kubernetes、コンテナ技術を活用した開発アジリティー向上にインフラアーキテクトはどう貢献したのか：コンテナベースのCI/CD本番事例大解剖（1）（1/3 ページ） Kubernetes、コンテナ技術を活用したCI/CD基盤におけるサービス開発について、リクルートの事例を基に解説する連載。初回は、インフラアーキテクトの視点から技術選定の考え方について解説。 インフラアーキテクト、アプリ開発者、運用／インフラ技術者の視点で 本連載「コンテナベースのCI/CD本番事例大解剖」では、リクルートテクノロジーズが取り組んだ事例を基に、Kubernetes、コンテナ技術を活用したCI（継続的インテグレーション）/CD（継続的デリバリー）基盤におけるサービス開発について解説します。事例は、リクルートジョブズが運営する「ジョブオプLite」という、「採用ホームページ」の作成、採用応募の管理を行うため
ディープラーニングはすでに限界に達しているのではないか？【前編】 | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のThomas Nield氏は、アメリカ大手航空会社サウスウエスト航空のビジネスコンサルタントを務めているとともに、SQLやRxJavaに関する入門書をオライリーから出版しています。同氏が長文英文記事メディアMediumに投稿した記事では、第3次AIブームともいわれるディープラーニングの流行に関して警鐘を鳴らしています。 AIの歴史を振り返ると、推論や検索に基づいた第1次AIブーム、エキスパートシステムの開発が流行した第2次AIブームがありましたが、これらのブームが終息した原因は共通していると同氏は考えます。その原因とは、AIに対する過度な期待とその期待に便乗したAIの誇張です。つまり、AIで実現可能なことを実際より大きく見せることで期待を煽りますが、その期待に応えられない度にブームが終息してきた、というわけです。そして、同氏は今日のディープラーニングの流行によって火がついた第3次AI
「第一回SIL勉強会 自然言語処理編」を開催しました - Sansan Tech Blog
こんにちは、DSOC R&Dグループ研究員の奥田です。一番好きな京都のお土産は阿闍梨餅です。 先日「第一回SIL勉強会 自然言語処理編」という勉強会を京都で主催しましたので、その様子をご紹介致します。 SIL勉強会とは Sansanでは数年前から京都にオフィスを構えており、画像処理の研究員2名がフルリモートで働いております。昨年この京都オフィスを改装したことをきっかけに、京都での技術者を繋げてコミュニティを活性化していきたいという理念のもと、定期的に勉強会を開催していくことになりました。 勉強会のタイトルに付いているSILとは「Sansan Innovation Lab」の略で、京都の町家を改装して作られた弊社Sansanのオフィスのことです。会場としてそのオフィスの一角を使ったのですが、勉強会の会場が畳というのはなかなか珍しいのではないでしょうか？ ちなみにオフィスの表はこんな感じです。
Rのおすすめパッケージ2019年版 | marketechlabo
Rのおすすめパッケージをアップデートしてまとめた。定番の分析手法をはじめ、可視化やデータ処理に便利なものなど、幅広く紹介した。中にはマストというものもあるし、意外と知られていないがインストールしておくと便利なものまで、使い方の例も挙げて説明している。 ミドルウェア的なレイヤーのライブラリ（must） curl ファイルをwebからダウンロードするときに使う。 データファイルやパッケージのダウンロードが発生する処理で内部的に使われるライブラリで、他のパッケージのインストールの際に同時にインストールされることが多く、意識されることは少ないパッケージ。たまに依存関係の問題でも解決されずに未インストールの場合があるので、明示的にインストールする必要がある。 read.csv('https://...') などのために必要。 devtools GitHubからのインストールなど。ほとんどがGitHu
機械学習システムにおける「技術的負債」とその回避策 - Qiita
はじめに 空前のAIブームだった2017年、Yahooニュースでは毎日のように『〇〇が△△のAIを開発』のような見出しが目立ちました。2018年は『AIの運用』の時代になるとも言われています。 しかし、AI（機械学習）を載せたシステムの開発・テスト・運用の方法は2018年4月現在、まだ確立されていない分野です。 今回は、技術的負債という観点から、機械学習システム特有の課題点とその回避策のヒントまとめたGoogleの論文 Machine Learning: The High Interest Credit Card of Technical Debt (2014) を翻訳します。Google翻訳+軽い手作業ですのでご留意を。 ちなみにタイトル『機械学習：技術的負債の高金利クレジットカード』の意味は、機械学習システムがまるで高金利のクレジットカードのように、気づかないうちに技術的負債を蓄積して
「機械学習のための特徴量エンジニアリング」が良かったので訳者に媚を売る - Stimulator
- はじめに - 本ブログでは恒例になりつつある、献本されたので媚を売るシリーズです。 「機械学習のための特徴量エンジニアリング」は2/23に発売される、機械学習エンジニアのための書籍です。 本記事は、筆者に媚びを売りつつ、どういった内容の書籍か、どういう人が読むと良さそうか、私がどう感じたかをつらつら書いていくもでのす。 機械学習のための特徴量エンジニアリング ―その原理とPythonによる実践 作者: Alice Zheng,Amanda Casari,株式会社ホクソエム出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2019/02/23メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る - はじめに - - 書籍の概要 - - どんな層に向けた書籍か - - 感想とか - - おわりに - - 書籍の概要 - 「機械学習のための特徴量エンジニアリング」は、謎のデータサイエン
2019年版：データサイエンティスト・機械学習エンジニアのスキル要件、そして期待されるバックグラウンドについて - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) この記事は、以前の同様のスキル要件記事のアップデートです。 正直言って内容的には大差ないと思いますが、今回は2つ新たな軸を加えることにしました。一つは「ジュニアレベル（駆け出し）」と「シニアレベル（熟練職人）」とで分けるということ、もう一つは「データ分析以外の業界知識（ドメイン知識）」にも重きを置く、ということです。 というのも、空前の人工知能ブームが予想よりも長く続いていることで、人材マーケットを観察する限りではデータサイエンティスト・機械学習エンジニアとも求人数が高止まりしているように見えるのですが、その結果としてこのブログの過去のスキル要件記事で挙げたような「完成されたデータ分析人材（熟練職人）」に限らず「駆け出し」でも良いからデータ分析人材が欲しいという企業が増えているように感じられるからです。 その一方で、かつては主にwebマーケティング業界
「高輪ゲートウェイ」より関心薄い「非組合員」７割の衝撃度 ＪＲ東日本 １年前の〝きっかけ〟 ｜ 共同通信
Published 2019/02/19 19:18 (JST) Updated 2019/02/19 20:07 (JST) ＪＲ東日本の深沢祐二社長が２月１５日、日本記者クラブで会見した。各メディアが注目したのは羽田空港と東京駅を結ぶ「羽田新線」関連の話題だった。１０年後に２つの駅を１８分で結ぶルートの開業を目指して今年５～６月にも環境アセスメントに着手するとの発表は交通の利便性が高まるという関心から各社の〝食いつき〟はよかった。昨年末、同じ深沢社長が明らかにした品川―田町駅間の新駅名「高輪ゲートウェイ」のようにＳＮＳで沸騰することはなかったが、紙面や放送ニュースの枠に確実に入れるべきニュースと各社判断した。しかし、５０分超かけて羽田新線など会社の現状を説明した深沢社長の最後の言葉、その「別次元」の内容に記者たちは一瞬息をのんだ。最大労組だった東日本旅客鉄道労働組合（ＪＲ東労組）から組
Google、次期「Android Q」で戻るボタンを削除へ
Googleは昨年アップデートを提供した「Android 9 Pie」で、長く採用していたボタン操作を廃止しジェスチャー操作を実現する新しいシステムナビゲーションを新たに導入した。 ジェスチャー操作への移行に伴って複数のアプリを切り替えられるボタンとホームに戻るボタンが削除されたが、次期バージョン「Android Q」では戻るボタンも削除される可能性が高いようだ。 ついに戻るボタンが廃止。ジェスチャー操作に統合へ Android 9 Pieで導入されたシステムナビゲーションでは、楕円形のアイコンをタップするとホーム画面に戻り、少し上にスワイプするとアプリ履歴が表示され、大きく上にスワイプするとすべてのアプリが表示、小さく右にスワイプすると1つ前のアプリが表示されるといったジェスチャー操作が可能だ。 ただ、1つ前の画面に戻るには楕円形のアイコンの左隣に表示された戻るボタンをタップする必要があ
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