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社内政治が上手くなりたいAIエンジニアのための本を書きました - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
個人的には2年ぐらいで萎むだろうと思っていた日本の人工知能(AI)ブームも4年目に入りそうで、「AIエンジニア」の採用数もうなぎ上りならその待遇もどんどん高騰する一方です。その反面、ブームに乗って企業に採用されたは良いものの、まだまだ保守的な文化の企業組織にうまく適応できず悩んでいるAIエンジニアも多いようにかなり以前から聞きます。 そこで、そういう悩めるAIエンジニアが日本の企業組織の中で生き抜いていけるような「社内政治術」についての本があったら良いなということで、実際に書きました。題して『AIエンジニアのための社内政治術』です。発売日は調整中ですが、そろそろ各種書籍販売サービスで予約可能になるかと思います。以下に本書の目次を載せておきます。 目次 第1章 なぜAIエンジニアの提案は通らないのか 第2章 まずは会社にとけ込もう 第3章 社内政治に強い「相棒」を探せ 第4章 AIを「布教」
プルリクエストが最速でマージされるための７つの技 - Qiita
わたしはOSSとして公開されているGitHubのリポジトリに貢献することがあるのですがいつも困っていることがあります。私がPRをオープンするとめっちゃコメントがついて、それを修正するのにすごく時間がかかることです。そういえば私の元同僚のピーターは生まれて初めて新しい言語で書いたPRですら一発でマージされていて驚いた覚えがあります。どうやったらプルリクエストが最速でマージされるのか？インターネットを調べても情報がなかったので、自分で調べてみることにしました。ちなみにこのポストは、私自身が書いたHow can you get your PR merged less than 10 comments?の日本語版の記事です。 プルリクエストが最速でマージされるための７つの技は次の通り ガイドラインに従う 静的解析ツールを使う リポジトリのコードスタイルをそっくりまねる プルリクエストを小さくする
gRPC WebがGAになったのでそろそろ理解してみる
2018/10/23に「gRPC-Web is Generally Available」というタイトルでgRPC-WebがGAになった事がgrpc公式ブログで発表されました。 https://grpc.io/blog/grpc-web-ga 翌日にCNCFのブログでも「gRPC-Web is going GA」というタイトルで同等の内容が公開されました。 https://www.cncf.io/blog/2018/10/24/grpc-web-is-going-ga/ 今までブラウザからgrpcが使えるgRPC-Webの存在は知っていましたが、ちまたで実際に利用しているというのもあまり聞かなかった為ほとんど気にしていませんでした。 この度GAになったのをきっかけにエコシステムができあがってくれば間違いなくパラダイムシフトになると思いちゃんと検証してみました。 この記事で書く事 gRPC-W
統合イノベーション戦略推進会議（第４回）
議事 ＡＩ戦略（有識者提案）及び人間中心のＡＩ社会原則（案）についてて Society5.0の実現加速のためのスマートシティの推進について 創業について ムーンショット型研究開発制度に係るビジョナリー会議の設置について 報告 「科学技術・イノベーション政策強化推進のための有機者会議(安全・安心)」の設置について 配付資料
傾向スコアと機械学習とprobability calibrationの話 - rmizutaの日記
はじめに RCTが使えない場合の因果推論の手法として傾向スコアを使う方法があります。 傾向スコアの算出はロジスティック回帰を用いるのが一般的ですが、この部分は別にlightgbmとか機械学習的な手法でやってもいいのでは？と思っていましたが既にやっている記事がありました。 統計的因果推論(3): 傾向スコア算出を機械学習に置き換えてみると - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 統計的因果推論(4): 機械学習分類器による傾向スコアを調整してみる - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 機械学習系の手法で算出した傾向スコアの値は、どうやら実際の確率とはずれが生じるようで、calibrationを行った方がよいということでした。 この部分について、実際にそうなのかが気になったので試してみることにしました。 実装 データは上記記事と同様に岩波データサイエンスvol3のものを使用し
３週間でAWS認定ソリューションアーキテクト-アソシエイト-とったので、勉強法などまとめてみる - Qiita
はじめに こんにちは。nari(fukubaka0825)と申します。 今回は、およそ3週間くらいで掲題の資格を取得しましたので、その経緯と勉強法などをまとめてみたいと思います。(勉強時間でいうと40時間くらい) ３週間でAWS認定ソリューションアーキテクト-アソシエイト-とったので、勉強法などまとめてみる｜Wano Group Developers Blog (こちらであげたものと同じ内容です） ※こちらは2019年3月13日受験時点での内容となります。ご了承ください。 前提 AWS業務未経験 自学でもほぼ未着手(EC2たてたことあるくらい) きっかけ そもそも業務で使いまくっている用語が分からなすぎる 私は、もともとSIの人間で、メインフレームの保守をしているレガシーな部署から、 転職してGoとAWSでの開発をするチームに2月からjoinしたところなんですが(寒暖差で風邪ひきそう) 「
Kaggleに登録したら次にやること ～ これだけやれば十分闘える！Titanicの先へ行く入門 10 Kernel ～ - Qiita
Kaggleに登録したら次にやること ～ これだけやれば十分闘える！Titanicの先へ行く入門 10 Kernel ～PythonKaggle 事業会社でデータサイエンティストをしているu++です。普段ははてなブログ1で、Kaggleや自然言語処理などデータ分析に関する記事を定期的に書いています。 Kaggleでは2019年に「PetFinder.my Adoption Prediction」2というコンペで優勝（チーム）し、「Santander Value Prediction Challenge」3というコンペで銀メダルを獲得（個人）しました。「Kaggle Master」と呼ばれる称号4を得ており、Kaggle内ランクは、約16万人中最高229位です5。 本記事では「Kaggleに登録したら次にやること」と題して、Kaggleに入門したい方に向けて次のようなコンテンツを掲載します。
GCPで永久無料枠を利用してサービスを立ち上げたときにしたことの備忘録 - Qiita
はじめに 最近GCPでWebサービスを立ち上げたので、そのときに実施したことをメモとして残しておきます。 今回はGCEで Debian + Nginx + Railsで環境を作りました。 ドメイン取得以外は終始無料で進めるための努力をしました。 また、今回はRailsアプリケーションを作成することは目的としていませんので、そこについてはあまり触れません。 やったこと GCEでインスタンスを立ち上げる アカウント作成時に貰える無料トライアル枠とは別に、無料で利用できるリソースがあります。 Always Free と呼ばれていて、GCEの場合は以下の要件を満たすインスタンスのみ永久に無料でインスタンスを立てることができます。 リージョンをus-*1から選択する 1つのf1-micro VM インスタンス 30GB以内 の永続ストレージ ※無料対象リージョンはus-*1のみというご指摘を受けまし
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