じゃらんnetをリアルタイムUX改善、強化学習が実現する次のWebサイトの形とは
じゃらんnetをリアルタイムUX改善、強化学習が実現する次のWebサイトの形とは：Web解析にも使える！ 強化学習超入門（3）（1/2 ページ） 昨今、多くのサービスで活用され注目を集めている「機械学習」。その中から、2016年3月に囲碁のトップ棋士に勝利したDeepMindの「Alpha Go」でも使用されている「強化学習」について解説していく本連載。 第1回の「囲碁プロ棋士に勝ったAI『Alpha Go』で使われた、『強化学習』って何？」では、主に「強化学習とは一体何なのか？」「強化学習のメリット、他の機械学習との違い」について、第2回の「【3目並べで学ぶ強化学習】Q-LearningとDQNを徹底解説」では、「強化学習のアルゴリズムの1つである『Q-Learning』と『Deep Q-Network』の概要」「強化学習ライブラリ『ChainerRL』を活用した3目並べの強化学習実装」
Googleに入社した時のこと - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
東京オフィスのsoftware engineer (SWE)部門のsite leadのRyoichiさんがTwitter上でこんなことを呼びかけたところ*1、GoogleのSWE採用に関して多くの同僚から色々な記事やコメントが集まったようです。 (Good question!) 期待していたのは、面接でこの問題が出て、こう答えて受かった、という話ではなくて、どういう勉強/準備をしたのか、という話です。面接の時点で英語はどれ位話せたかとか、データ構造やアルゴリズムの勉強は特別に準備したかとか、コーティングはどれ位のレベルだったか、とかです。 https://t.co/hs36GRTSU5— Ryoichi Imaizumi | 今泉竜一 (@r_ima) 2019年3月25日 僕はSWEではなく下記のような経緯があってglobal business organization（GBO: つまり
「異動させること」自体を目的にした人事異動が日本の生産性を下げている - 脱社畜ブログ
3月・4月は人事異動の季節である。 インターネット業界のような歴史の浅い企業で働いている人にはあまりなじみがないかもしれないが、日系の大企業や公務員などの場合、3月に内示が出されて4月に異動という形でごっそりと人が動くというところは多い。もしかしたら、これを読んでいる人の中にもそういった形の異動によって4月1日から新しい部署に異動するという人もいるかもしれない。 学校の入学式なども4月だし、新卒の社員が入社するのも多くの場合は4月である。そういうこともあって、日本人にとって「4月に一斉に異動」というのは見慣れた光景なのかもしれないが、よく考えてみるとこれはかなり非効率な慣習でもある。 まず、この慣習は「異動すること」自体が目的になってしてしまっている。本来、人の配置は理由があってするものだが、この手の定期的な人事異動は特に具体的な目的があるわけではなく、「○○さんはそろそろ3年同じ部署で働
Linux (Unix) の su コマンドの su は何の略か - 元RX-7乗りの適当な日々
"man 1 su" すると頭には以下の記載がある。 NAME su - change user ID or become superuserまだ学生の頃、師匠に初めて su コマンドの存在を教わった時から、私は "Super User" ではなく "Switch User" であるという認識だったが、お恥ずかしながらどうやったら違ったらしい。 The Unix command su, which stands for substitute user is used by a computer user to execute commands with the privileges of another user account. su (Unix) - Wikipedia "Substitute User" なのですね。 代用するとか取り替えるの意だと思うので、確かにしっくりきますね。な
BASEを支える機械学習エンジニアチームをゼロからつくってきた1年 - BASEプロダクトチームブログ
出典： https://unsplash.com/photos/36Vbwo1OiZU BASEでData Strategyチームのマネージャーをしている鈴木僚です。 Data Strategyチームのミッションは、データを使ってプロダクトを成長させ、戦略的に事業を推進させることです。 EC事業では、オーナーズ（ショップオーナー）・購入者・社内メンバーの3者からなる膨大なデータが日々蓄積されています。Data Strategyチーム（以下、DSチーム）では、その3者に対して、より良い意思決定ができるよう機械学習を活用したソリューションを提供しています。例えば、直近ではオーナーズがより簡単にショップ運営ができたり、ショップと購入者のマッチングをより適切なものにしていくことに取り組んでおります。また、安心して購入者の方々にショッピングを楽しんでいただけるように商品の品質の自動チェックも始めてお
手を動かして学ぶ Redis 入門
会社でRedisを使っているサービスがあり、そのメンテナーになった。RedisがIn-Memory Databaseということは知っていたのだが、その他の特徴や操作方法などまったくわからないので、チュートリアルを中心に手を動かしながら学んだことをまとめていく。またNode.jsからRedisにアクセスする方法もあわせて紹介する。 Redis の特徴 Redisはメモリー上にデータを保存するKey-Value型のNoSQLデータベースのひとつ。用途はデータベースだけにとどまらず、キャッシュやメッセージブローカーとしても利用される。 In-Memory Database RedisはIn-Memory Databaseなので、On-Disk Databaseと比べ非常に高速に動作する。ちなみにIn-Memory DatabaseとOn-Disk Databaseの違いは以下のとおり。 インメモ
殺伐とした企業カルチャーを変えるために、マイクロソフトCEOが幹部に勧めた1冊 | BUSINESS INSIDER JAPAN
サティア・ナデラは2014年にマイクロソフトのCEOに就任した時、経営幹部全員にある本を購入して渡した。『NVC 人と人との関係にいのちを吹き込む法 （原題：Nonviolent Communication）』だ。 当時、マイクロソフトは敵対心や内輪もめ、裏切りのカルチャーで有名だった。 『NVC 人と人との関係にいのちを吹き込む法』は、コミュニケーションにおける思いやりと共感を説いている。誰にでも役に立つ教訓が含まれている。 サティア・ナデラが2014年にCEOに就任した時、マイクロソフトは幹部の間に敵対心や内輪もめ、裏切りのカルチャーがあることで知られていた。 この状況を変えようと、ナデラは経営幹部たちに心理学者マーシャル・B・ローゼンバーグの書籍『NVC 人と人との関係にいのちを吹き込む法 （原題：Nonviolent Communication）』を読ませた。最初の幹部会議で全員に
Webアプリケーションにおける正しいキャッシュ戦略 - Sansan Tech Blog
こんにちは。プロダクト開発部のサーバサイドエンジニアの荒川です。普段はSansanのスマホアプリのAPIの開発をしています。 今回扱うテーマは皆さん大好きキャッシュ（Cache） です。 Webアプリケーションを開発するエンジニアである以上、キャッシュの存在からは逃れられないでしょう。 例えばパフォーマンスを向上させる手段として、キャッシュを仕込むことは往々にしてあるかと思います。 キャッシュを使えばパフォーマンスが向上しそう、というイメージも強いため安易に選択する戦略になりがちですが、正しく扱うことは本質的に難しいです。 しかしキャッシュを上手に使えば、ユーザ体験を圧倒的に向上させることができます。 そんな諸刃の剣キャッシュ💰について考慮するべきこと、その戦略を改めてまとめてみました。 今回の対象 今回の対象は、アプリケーションレベルでのキャッシュ戦略を取り扱います。 いわゆるキャッシ
自分がGoogleに入った時の話
自分がGoogleに入った時の話 はじめてこの社名を知ったのは、高校生の時。自他共に認めるパソコンオタクだったぼくは書店で月刊アスキーを立ち読みしていた。そこで、新しく登場した検索サービスについて丸々1ページ使って紹介されていた。その速さの秘密は、インターネット全体をメモリに載せて処理をしているかららしい。信じられない量のメモリを持っている謎の会社。それがGoogleをはじめて知った瞬間だった。 大学は東大に進んだ。志望した主な理由はお金がある大学だと聞いたから。なぜお金が大事か？それはお金がないと速いコンピュータが買えないから。高性能なコンピュータが使いたかった。幸い無事に入学でき、その後無事に志望していた理学部情報科学科に進学した。そこには数百台程度のクラスタがあって、それらを使って友人らとオセロのAIの開発を競った。なぜそんなことを熱心にやっていたのか正直わからない。自分にとっては小
私はこうして Google に入った (SWE・新卒編) - ふしみのブログ
最近、Googleや大学が開催しているキャリアイベントなどに参加する機会がおおかったので、そこで話したことをまとめて書いてみました。2017年4月入社なので、現在2年目が終わろうとしているところです。 なるべく汎用的に、具体的な対策を中心に書いたので、他の外資系企業の採用面接にも役立つかもしれません。参考にしていただければ幸いです。 応募時の経歴 狭義の Computer Science 専攻ではありませんでしたが (電気情報工学科→学際情報学)、選択科目によってはコンパイラやプログラミング言語を自作する実験など計算機科学っぽい科目もありました。 学生のあいだにインターン・フリーランスエンジニアとして業務経験がありました (C++ / Obj-C / Swift)。そのことを記載した上で新卒採用として応募しました。 英語力 留学経験・英語での勤務経験はありませんでした。TOEICは800点
30分でわかるJavaScriptプログラマのためのモナド入門
「30分でわかる」のは、だいたい、 4. モナド(Monad)とは何か？ の読了までを想定しています。 また速い人なら、30分で全部一気に読み通せる分量でもあると思います。 30分以上かかっても一気読みしてしまうことが推奨されますし、一気読みできるように、前に戻って知識の再確認をしなくて済むように、最大限留意して構成を設計した上で執筆されています。 数学と用語問題。モナドの理論的基盤として圏論があるのは事実。理論的基盤がしっかりしているのはプログラミングという数学的作業において歓迎すべきことではある一方で、他方そのため一般的なプログラマにとってはまず用語に馴染みがない。歴史的に、圏論ベースのモナドを理論から関数型プログラミングに応用されていく過程では、実際、先駆者の間でさえ紆余曲折があったのだが、学習者へは馴染みのない用語を伴って、いきなり高度な数学的概念全開で天下り的に提示されてしまうこ
How to 速度改善 ーWebパフォーマンスについて知っておきたいこと7選ー - Qiita
今回のテーマ Webパフォーマンスを改善する上で知っておきたい知識をまとめてみました。 前回の記事では使わなかった（使えなかった）技術や方法なども含めて記載します。 また、ブラウザのレンダリングなどについても書きたいと思います。 (2019年5月23日追記) 過去の記事はこちら How to 速度改善 ー計測・知識編ー How to 速度改善 ー原因調査編ー How to 速度改善 ー実装&技術調査編1ー 1. ブラウザレンダリングの仕組み 推測するな、計測せよ という言葉にあるように、闇雲にチューニングを初めても良い結果は出ません。まずはブラウザレンダリングの仕組みからみていきましょう。 ブラウザレンダリングの流れ レンダリングの大まかな流れは Loading→Scripting→Rendering→Painting（これでページが表示される） となっています。 この処理の内容をフレーム
【具体例つき】scikit-learnを改変しよう ~改変版のinstall方法と改変に必要な知識のリンク集~ - 学習する天然ニューラルネット
はじめに この記事を読むことで、scikit-learnの中身のコードに改変を加えることができるようになることを期待している。改変に必要な知識も学習できるようリンクを用意してある。そして改変を加えたコードをpipで管理する方法も示した。 最後には具体例として、決定木のfeature_importances_を可視化するメソッドをDecisionTreeClassifierに組み込む。 はじめに 本記事をおすすめしない人 scikit-learnのディレクトリ構造の俯瞰 開発環境を整える pyenvを用いた方法 venvを用いた方法 編集した内容が反映されるようにインストールする 環境の確認 pip install --editable トラブルシューティング 準備完了 編集に必要な知識 Pythonの知識 scikit-learn scikit-learn準拠モデル Cythonの知識 f
Python/Rもくもく会をプライベートで開催するための参考図書・資料をまとめる – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト はじめに 社内で定時後に有志で勉強会というか、その場に集まってPythonやRをもくもくと勉強をするもくもく会を開きたいと考えています。目的としては分析スキルの向上や機械学習ができるようになりたいとかいう個々人の願いを叶えることです。 色々なスキルレベルのメンバーが参加することが予想されるので、皆を幸せにするためにもレベルに応じた良い教材が必要だと思いました。 ここでは、レベルに応じて適切な教材などを忘備録として残していきたいと思います。 （私自身、全てのレベルの対象
ディープラーニングを始めたいひとのLinux環境構築【Python×Keras】 - Qiita
LinuxでKerasを動かす際の環境構築手順をまとめました。 ディストリビューションはUbuntu 16.04 LTS、GPUで学習を行うことを想定しています。 なお、本投稿によって生じた全ての事象について私は責任を負いかねますので、必ず自己責任で行うようお願いします。 今回はこのような流れで進めていきます。 はじめに Google Chromeをインストール Visual Studio Codeをインストール fishをインストール Pythonをインストール CUDAをインストール Tensorflow/Kerasをインストール Kerasでmnistの学習を実行 終わりに はじめに まずはじめにターミナルを開き、下記を実行しておきます。
【13個掲載】 機械学習に使える日本語のデータセットまとめ - Qiita
※本記事は、Lionbridge AI発の連載記事を再編集したものです。他の機械学習に使えるオープン・データセットまとめ記事は、こちらからご覧ください。 本記事は、日本語のデータセットを紹介いたします。日本語の公開データセットを無料ダウンロードできるポータルサイトや、自然言語処理に使える日本語のテキストデータセットを含みます。 機械学習に使える日本語のデータセットポータル DATA GO JP: 日本政府のデータカタログサイト。日本政府は、公共データを広く公開することにより、国民生活の向上、企業活動の活性化等を通じ、我が国の社会経済の発展に寄与する観点から、機械判読に適したデータ形式を、営利目的も含めた二次利用が可能な利用ルールで公開する「オープンデータ」の取組を推進しています。このウェブサイトは、二次利用が可能な公共データの案内・横断的検索を目的としたオープンデータの「データカタログサイ
Python系の情報ソースをまとめた - Qiita
個人用メモです。 !! ======================== !! この記事、当時は謎のモチベがわいてめっちゃ網羅しようと大量にメモした内容なのですが、今読むとほぼ技術的な内容ではないし、一部のニーズ満たすだけで本質無いかなと思っています。あとメチャクチャ昔の記事なので情報古いので今はもう新しい情報を調べた方が絶対いいです。 !! ======================== !! 今回Pythonの参考書とか勉強サイトとか 参考本(10個) 動画学習サイト(10個) テキスト学習サイト(10個) Qiitaアカウント(25個) その他、無料で転がっている有益な資料(16個) を網羅してみました (非常に長いので、閲覧時は「クリックして閲覧する」ボタンを押して各コンテンツを表示してください。) 参考本 初心者向 <--- ---> 専門性高
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会計freee が yarn から npm に出戻った本当の理由