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  • 【1時間で分かる】P&G流マーケティングの教科書|石井賢介

    2020年5月末でP&Gのブランドマネージャーを退職しました。僕はこのNOTEで、P&Gで非言語的に受け継がれているマーケティングの思考法を、分かりやすい教科書のようにまとめようと思います。本気で読めば1時間かからず読めると思います。が、ちゃんと理解すれば知識レベルとしては本何冊分にもなることをお約束します。さらには、そのマーケティング思考の先に、僕がどんなマーケティングの進化を考えていて、そのために次のチャレンジとしてどんなアクションを取ろうと思っているかも最終章にまとめようと思っています。 総合商社から中途採用でP&Gのマーケティング本部に採用され、シンガポールのアジア本社への異動も伴いながら、世界最高峰のブランドマネジメントの"いろは"に触れらたことは、本当に幸運なことです。直近では、ファブリーズのブランドマネージャーとして、ブランドレコードとなる売り上げを達成することが出来たのは、

      【1時間で分かる】P&G流マーケティングの教科書|石井賢介
    • この本がスゴい!2022: わたしが知らないスゴ本は、きっとあなたが読んでいる

      「いつか読もう」はいつまでも読まない。 「あとで読む」は後で読まない。 積読をこじらせ、「積読も読書のうち」と開き直るのも虚しい。人生は有限であり、本が読める時間は、残りの人生よりもっと少ない。「いつか」「そのうち」と言ってるうちに人生が暮れる。 だから「いま」読む。 10分でいい、1ページだっていい。できないなら、「そういう出会いだった」というだけだ。「いま」読まないなら、「いつか」「そのうち」もない。 本に限らず情報が多すぎるとか、まとまった時間が取れないとか、疲れて集中できないとごまかすのは止めろ。新刊を「新しい」というだけの理由で読むな。積読は悪ではないが、自分への嘘であることを自覚せよ。「いま」読むためにどうしたらいいか考えろ。「本」にこだわらず読まずに済む方法(レジュメ、論文、Audible)を探せ。難解&長大なら分割してルーティン化しろ。こちとら遊びで読書してるんだから、仕事

        この本がスゴい!2022: わたしが知らないスゴ本は、きっとあなたが読んでいる
      • 「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary

        データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 (最速・最短ルート用) まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ! 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入

          「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
        • シリコンバレーから失意の帰国をした十年選手のITエンジニア、生き残るため大学院で情報科学を学ぶ - Findy Engineer Lab

          はじめまして、白山文彦(@fushiroyama)と申します。 インフラエンジニアとして5年、ソフトウェアエンジニアとして7年ほど働いて、現在は多国籍企業でクラウド関連の仕事に従事しています。 今年に入ってから、会社員としてフルタイムで勤務しながら、大学院の博士前期課程(修士課程)で情報科学を学んでいます。 この記事では、ITエンジニアとして10年以上もご飯を食べていながら、どうして今になって大学院生という道を選んだのか。業務で身についたものと、大学でしか学べないものとの違いは何なのか。そして最後に、それをどのように今後のキャリアにつなげていこうと考えているのか。そのあたりの葛藤や心の動きをシェアできたらなと考えています。 社会人大学院について 理系技術者は米国で圧倒的に尊敬されている 米国のエンジニアと日本のエンジニアの違い 学位と職業に強い関連がある米国 年齢に関係なく学位を目指すのが

            シリコンバレーから失意の帰国をした十年選手のITエンジニア、生き残るため大学院で情報科学を学ぶ - Findy Engineer Lab
          • 大学に行かずにコンピュータサイエンスを学ぶときに優れている教科書や講義映像はどんなものがあるのか?

            急速なIT化の進行によってエンジニアが不足しており、情報系の学位を取得せずに独学やプログラミングスクールを通してエンジニアになる人も増えています。そうした人たちがコンピュータサイエンスを学ぼうとしたときにおすすめの分野や本・オンライン講義などが「teachyourselfcs.com」というサイトにまとめられています。 Teach Yourself Computer Science https://teachyourselfcs.com/ ◆コンピュータ・アーキテクチャ コンピュータが実際にどのように機能しているのかをしっかりとイメージできなければ、安定した抽象化を行うことはできません。この分野を学ぶのにおすすめなのは「コンピュータ・システム ~プログラマの視点から~」という本で、タイトルに「プログラマの視点から」とついている通り、高速で効率的で信頼性の高いソフトウェアを作成するという目的

              大学に行かずにコンピュータサイエンスを学ぶときに優れている教科書や講義映像はどんなものがあるのか?
            • 働きながらアメリカの大学院でCS修士号を取った - k0kubun's blog

              4年前に会社の福利厚生を使ってスタンフォードの授業を取ってみたら面白く、 働きながらでも続けられそうだなという実感を得たので、 2年後、受験を経てジョージア工科大学にリモートで通い始めた。 そして先日、ジョージア工科大学からコンピュータサイエンス修士号をいただくことができた。 画像の学位記は卒業式イベント用の非公式のもので、1~2か月すると Masterとちゃんと書いてある本物が来るらしい *1 。 After 1 year and 9 months, I graduated from Georgia Tech and got a master's degree in computer science. It was intense to be a student while working full-time, but I learned a lot. pic.twitter.com/J

                働きながらアメリカの大学院でCS修士号を取った - k0kubun's blog
              • IT(?)に立ち向かうための心構えとか考え方

                anond:20201130214610 いろいろ面白かったので、適当に回答する。 > 1.具体的な事が分からないプログラミングで主にやる事は下記の2つ。 ①IFでAかBを選択させてどっちかの設定を実行 ②Whileで決められた回数分繰り返す これでやりたいことは分かる。分かるけれどこれでどうやって動画や音楽のエンコードをしたり 画像処理をしたりするソフトウェアになるのかというのがよく分からない。 とてつもなく複雑で冗長な処理によって実行されている。 複雑すぎて人間の直感で理解することは不可能だ。 わかりやすいので画像処理でいうと、数十万から数百万の画素(RGBAの24bitで表される数値)を小さなブロックに分解し、数学的に周波数の重なりとして計算して変換、含まれる頻出パターンをテーブルにして圧縮伸張を行なう。みたいなことが瞬間的に行われている。 「まさかそんな事できるわけないだろ」という

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                • アルゴリズムの世界地図 - Qiita

                  0. アルゴリズムとは? まず、アルゴリズムとは何かを説明します。(0 節の説明はスライド「50 分で学ぶアルゴリズム」 の説明を参考にして書きました) さて、次の問題を考えてみましょう。 問題: 1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してください。 単純な方法として、式の通りに 1 つずつ足していく方法が考えられます。すると、以下の図のように答えが計算されることになります。 これで答え 5050 が正しく求まりました。これはれっきとした アルゴリズム であり、この問題を 99 回の足し算 で解いています。しかし、計算回数が多く、計算に時間がかかるのではないかと思った方もいると思います。 ここで、方法を変えて、「1 + 100」「2 + 99」「3 + 98」…「50 + 51」の合計を求めることで、1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してみましょう。 50 個の

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                  • 読書猿 著『独学大全』ダイヤモンド社より9/29刊行します

                    『独学大全』という本を書きました。 2020年9月29日、ダイヤモンド社から刊行します(電子書籍は10月21日配信予定です)。 タイトル:独学大全 絶対に「学ぶこと」をあきらめたくない人のための55の技法 著  者:読書猿 発  行:ダイヤモンド社 判  型:A5変型判 分  量:788ページ 価  格:2,800円+税 ISBN:9784478108536 発売予定:2020年9月29日(書籍) 2020年10月21日(電子書籍) 独学に必要と思われる、ほぼすべての技術を盛り込むために、自分が過去に書いたものを含めて、古典文献からSNS上での発言にいたるまで幅広く渉猟しました。 こうして集めた先人の知見を55の技法にまとめ、「何故学ぶのか」(動機付けと継続に関する技法)、「何を学ぶのか」(学習資源と資料を探し出し吟味する技法)、「どのように学ぶのか」(読み、記憶し、理解するための技法)の

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                    • 暗号の歴史と現代暗号の基礎理論(RSA, 楕円曲線)-前半- - ABEJA Tech Blog

                      はじめに このブログに書かれていること 自己紹介 注意 Part1 古典暗号 2つの暗号方式 スキュタレー暗号 アルゴリズムと鍵 シーザー暗号 原理 頻度分析 アルベルティ暗号 ヴィジュネル暗号 如何にしてヴィジュネル暗号は破られたか Part2 近代暗号 エニグマ エニグマの登場 エニグマの基本構造 如何にしてエニグマは突破されたか 前提条件 必ず異なる文字に変換される性質を利用 ループを利用 まとめ 参考文献 採用情報 はじめに このブログに書かれていること 前半 古代暗号から始まる暗号の歴史 エニグマの構造と解読法について 後半(後半ブログは こちら) RSA暗号の基本 楕円曲線暗号の基本 自己紹介 こんにちは!株式会社ABEJAの @Takayoshi_ma です。今回のテックブログですが、ネタに5時間程度悩んだ挙句、暗号を取り上げることにしました!暗号化手法の解説にとどまらず、そ

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                      • 正規表現の"正規"とは何か気になったら正規表現の歴史を紐解くことになってしまった話

                        正規表現の"正規"って何 ある時ふと思いました。 「正規表現の"正規"って何だろう?」 「何を根拠に"正規"を名乗っているのか?」 と。 「誰かが『これが正規の表現だ』と言ったはず」で、 「それは周りにどうやって"正規"だと認められたのだろう」 ということが気になったので調べてみました。 "正規表現"という名前でなくて、"ジャックさんの表現"とか"記号ごちゃごちゃ表現"だったらこんな疑問も持たなかったのですけど。 数学における"正規"とは 一般に"正規"というと、"正規品"や"正規の手順"といったように"本物の(genuine)"や"公式な(official)"といった意味がありますが、数学の"正規"はちょっと違います。 数学で"正規"(および"正則"、英語では"regular"または"non-singular")は、ある概念に強い制限をかけたもの、という意味です。強い制限をかけたものは取

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                        • システムの複雑さはどこから来るのか – Out of the tar pitを読む - Uzabase for Engineers

                          Uzabase Saas Product Divisionフェローの矢野です。 この記事は、Rich Hickey(プログラミング言語Clojure作者)のプレゼンテーションSimple Made Easyへと繋がっていく、Ben MoseleyとPeter Marksによる「Out of the tar pit」というシステム設計について論じた論文の内容について説明したもので、ユーザベースのSaas Productでのテック発表の一つとしてプレゼンしたものを、ブログとして再度まとめたものです。プレゼン自体は25分くらいでしたので、おそらくこの記事の方がプレゼンよりも詳しいと思います。 ソフトウェア危機 ソフトウェアは本質的に複雑 ソフトウェアの複雑さはどこから来るのか? 複雑さは、別の複雑さを産む 複雑さを分類する 本当に必要な複雑さと、そうでないものがある どうやって複雑さを扱うのか

                            システムの複雑さはどこから来るのか – Out of the tar pitを読む - Uzabase for Engineers
                          • ブロガー界隈の有名フリーランスエンジニアを見てプログラミングを始めないでくれ - 渡るネットは嘘ばかり

                            なんかマナブやばいな、ついでに色々見てたんですが、最近技術ではない方向で前に出てきてるエンジニアが増えてるようですね。 技術ブログは一般の人は見ないからわからないかもですが、技術ブログ系はエンジニアが見るだけで、基本的にそこで収益を得てるものも少ない印象があります。技術者の業界というのは業界の発展のために、無償で貢献(楽しみとしての人が多い)する人がすごく多く、それによってライブラリの充実の恩恵として再利用性や車輪の再発明を避けたりできてたりします。なので、この人達は金儲け系のブロガー界隈では話題にならないですね。 一般向けに言葉を発信する人が少なめだったというのもあるのかも知れませんが。というか、よく見たら取り上げようと思った人全員文系エンジニアですか…。文系エンジニアは技術よりお金に向かい、理系はお金より技術に向かう傾向でもあるんですかね。 今回はやまもとりゅうけん、マナブ、勝又健太さ

                              ブロガー界隈の有名フリーランスエンジニアを見てプログラミングを始めないでくれ - 渡るネットは嘘ばかり
                            • Sakana AI

                              概要 Sakana AIは進化や集合知などの自然界の原理を応用して基盤モデルを開発することを目指しています。私達の目標は、モデルを自ら訓練し開発することだけではありません。基盤モデルの開発を効率化、高度化、自動化するための新たな手法を生み出すことに挑戦しています。この目標に向けた第一歩として、私たちはプレプリント「Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes (モデルマージの進化的最適化)」を公開しました。 このリリースの要点は以下の通りです。 進化的モデルマージという手法を提案します。これは、多様な能力を持つ幅広いオープンソースモデルを融合(マージ)して新たな基盤モデルを構築するための方法を、進化的アルゴリズムを用いて発見する手法です。私たちの手法は、ユーザーが指定した能力に長けた新しい基盤モデルを自動的に作成することができます。既

                                Sakana AI
                              • 中学受験は、そろそろ根本的に変わったほうがいい - 天国と地獄の間の、少し地獄寄りにて

                                役に立ってない中学受験勉強 中学受験はおよそ害悪だ。私がそう思う理由は単純だ。それが子どもたちの役に立っていないからだ。中学受験制度そのものは、それは何らかの役に立っているのかもしれない。少なくともそれを実施する私立中学校にとっては、メリットがあるはずだ。そうでなければやらないだろう(そのメリットも、後述するように怪しいものではあるけれど)。けれど、当事者のもう一方である子どもたちにとって、得られるものは「合格」以外のものはなにもない。そういうものだと言ってしまえばそれまでなのだが、じゃあ、合格競争のためだけに貴重な時間を無駄にすることはどうなのか、ということになる。私はそれを害悪だと思う。 なぜ、「子どもたちの役に立たない」というのか。それは、家庭教師としての経験からだ。私は中高一貫の私立中学・高校の生徒の指導にあたった経験が過去に何件もある。いずれも中学受験を無事に突破した生徒たちだ。

                                  中学受験は、そろそろ根本的に変わったほうがいい - 天国と地獄の間の、少し地獄寄りにて
                                • 放送大学マイルストーン('23)|lumpsucker

                                  はじめにこの記事は、放送大学の(主に情報コースを中心とする)学生さん向けに、私の履修済み科目の感想と主観的評価を共有して、履修計画の参考にしていただくことを目的に作成しました。下記の記事の通り、2019年-2020年の2年間で情報コースの科目を8割方履修したのでそれなりの網羅性があるかと思います。 (2023年2月追記)その後、選科履修生として履修した他コースの科目や大学院科目などを追加して112科目掲載しています。試験難易度については履修時期によって会場試験・在宅ペーパー試験・在宅Web試験が混在しているので参考程度でお願いします。 タイトルは私が現役生の時に通っていた大学の似たような評価システムから拝借しました。 以下の科目は基本的にナンバリングが低い順に並べています。閉講済みの科目も混じっていますが、記録と後継科目の参考のために残しておきます。あくまで全て(上記の記事にある通り、文系

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                                  • 【2024年最新】共通テストを色んな生成AIに解かせてみた(ChatGPT vs Bard vs Claude2)|株式会社LifePrompt

                                    2023年の流行語大賞にも選ばれた「生成AI」。 ChatGPTだけでなく、Google BardやClaude2など似たようなAIチャットボットも登場し、性能も日に日に上がっている感覚がありますね。 しかし、結局どれが一番賢いんだろう?と思いつつひとまずChatGPTを使っている方も多いはず。 そこで、今どのチャットAIが一番頭良いのか白黒つけてしまおう!ということで、ちょうど週末に行われた大学入試共通テスト2024を使って学力テストを行いました! 参加する学生は、 ①GPT-4くん ②Google Bardちゃん ③Claude2さん の三名です 果たして誰が学力王の座に輝くのか・・・? 選手入場①GPT-4くん一人目は、皆さんご存じChatGPTです。Open AI予備校に月額$20の課金して学力武装しています。 特徴としては、プロンプトの研究が進んでおり、画像やPDFファイルの読み

                                      【2024年最新】共通テストを色んな生成AIに解かせてみた(ChatGPT vs Bard vs Claude2)|株式会社LifePrompt
                                    • やはり俺の情報教科書はまちがっている。 - Qiita

                                      目次 はじめに 個人を特定する情報が個人情報じゃない デジタル署名は暗号化しない TLS(SSL) は共通鍵を公開鍵で暗号化しない TLS(SSL) が使われていれば安全じゃない 変数は箱じゃない Python 等は「ソースコードを 1 行ずつ実行するインタプリタ方式」じゃない 日本語 1 文字は 2 バイトじゃない 動画が動いて見えるのは残像によるものじゃない 標本化定理は「2 倍以上の周波数」じゃない その他いろいろ はじめに 2022 年から高等学校で、プログラミング等を学ぶ「情報Ⅰ」が 必修 必履修科目になりました。1 さらには 2025 年入試から大学入試共通テストでも出題されるようになり、教科「情報」の重要性が高まっています。 これで 2030年に79万人不足すると言われる IT 人材 の問題が解決!…と言いたいところですが、先日も『課題感ある教科1位「情報」』という調査結果が

                                        やはり俺の情報教科書はまちがっている。 - Qiita
                                      • 世界第10位の研究力になってしまった我が国:国立大学「独法化」と財務省の「選択と集中」政策の「成果」 - 物理屋の不定期ブログ

                                        日本の研究が世界10位になったという報道があった。これに関連して、2018年12月に書いたもの*)に手を加えたものを掲載する。 %%%%%%%% 大学は、独法化とそれに期を一にして取られた「選択と集中」政策のために、組織も人も貧困化している。「貧すれば鈍する」、これが今回の数字に表れた帰結である。 ます誤解を解かないといけないのは、研究費よりも前に大学の「維持費」である運営交付金というデフォルトの教育・研究・人件費が毎年削減されている、ということである。これには教育費と人件費が含まれているので、なんとか最低限の大学教育を誠実に維持するために教員スタッフの給料を実質下げ(20年ほど前に年齢ごとの給与曲線を下に平行移動した)だけでなく、常勤の特に若い人のつく助教、准教授のポストを毎年のように減らしている、という状況なのである。したがって、有為の将来を担う若手研究者が付く常勤の教員ポストの絶対数

                                          世界第10位の研究力になってしまった我が国:国立大学「独法化」と財務省の「選択と集中」政策の「成果」 - 物理屋の不定期ブログ
                                        • 2023年版:実務データ分析を手掛けるデータサイエンティスト向け推薦書籍リスト(初級6冊+中級8冊+テーマ別15冊) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

                                          (Image by wal_172619 from Pixabay) 去年で恒例の推薦書籍リストの更新は一旦終了したつもりだったんですが、記事を公開して以降に「これは新たにリスト入りさせないわけにはいかない!」という書籍が幾つも現れる事態になりましたので、前言撤回して今年も推薦書籍リストを公開しようと思います。 初級向け6冊 実務総論 データサイエンス総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別15冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning / NN 統計的因果推論 ベイズ統計学 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 データ基盤 コメントや補足説明など 完全なる余談 初級向け6冊 今回は新たに加わったテキストがあります。 実務総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力=価値創出

                                            2023年版:実務データ分析を手掛けるデータサイエンティスト向け推薦書籍リスト(初級6冊+中級8冊+テーマ別15冊) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
                                          • タイトルが「9割」の本が多すぎるので全部集めた - kansou

                                            先日、本屋行ったらタイトルが「9割」の本が多すぎて頭おかしくなったので全部集めました。一緒に頭おかしくなって下さい。 人 ・人は話し方が9割 ・人は聞き方が9割 ・人は見た目が9割 ・人は違和感が9割 ・人は「そとづら」が9割 ・人は考え方が9割! ・人は恋愛スキルが9割 ・人は伝え方が9割9分 ・人は潜在意識が9割 ・人は話し方で9割変わる ・人は「暗示」で9割動く ・好かれる人は話し方が9割 ・聞き方が9割 ・自己紹介が9割 ・才能が9割 ・ほめ方が9割 ・伝え方が9割 ・伝える前が9割 ・姿勢が9割 ・習慣化が9割 ・楽しいは自己肯定感が9割 ・顔を見れば9割わかる ・「話す」は1割、「聞く」は9割 ・メンタルブロックが9割 ・ブランディングが9割 ・9割の人が小物選びで損をしている ・夢と金が9割 ・気配りが9割 ・やっぱり見た目が9割 ・観察とアセスメントは解剖生理が9割 「人は

                                              タイトルが「9割」の本が多すぎるので全部集めた - kansou
                                            • エンジニアとして30代までにやってて良かった・やれば良かった事を自分のキャリアから振り返ってみた. - Lean Baseball

                                              最初に言っておきます. このエントリーは「いい本を読んだついでに自分のキャリアを振り返ってオススメを残す」という長文ブログです. 適当に読み流してもいいですし, 心の琴線に触れる事があれば最後までお付き合い頂けると幸いです. さて, 4月の末と言えば, GWが近づいてくると共に色々考えることがあります. 例えば社会人23年目の私は今年, GWの予定(決まっていない場合に限る) 「こどもの日」にしてあげられること キャリアの振り返りと数年先のキャリアプラン検討 この3つについて真剣に考えています. 今年でいうとGW予定(1.)は90%程度計画済み, こどもの日(2.)は甥っ子に渡すお小遣いを検討...までは決まってるのですが, 最後の(3.)はというと, GW明けって転職とか将来キャリアを考える機会になりがちじゃん?そういえば自分のキャリア(ry ...という感じで, GWは(本人が意識する

                                                エンジニアとして30代までにやってて良かった・やれば良かった事を自分のキャリアから振り返ってみた. - Lean Baseball
                                              • 数学ができなかった人間の残り滓が「文系」と呼ばれるのではないか。

                                                高卒 インターネットで持続性のあるハンドルをもって情報を発信し続けている人は、大学卒業者以上である比率が高い。 ソースは……ない。 おれが二十年くらいネットをやってきた、電子肌感覚である。 「そんな電子肌なんてSFっぽい感覚などあてになるのか」と思うあなたは、やはり大学を出ていないだろうか? というわけで、おれは珍しいとはいかないまでも、少数派の高卒インターネット人である。 高卒が少数派なのは、たしかネットに限らずリアルな数だとしてそうだったと思う。 少し前、鳥貴族で飲んでいてそういう話題になって、おれは「まだ、大卒の方が少数派ですよ」と言って携帯端末で調べたら、違った、というのがソースだ。 そのときおれはビール的なもののアホみたいにでかいジョッキを一杯飲み干したあとだったので、正確かどうかはわからない。たしかちょっとだけ大卒の人が多かった。 したがって、ここでおれは高卒してすぐに働きに出

                                                  数学ができなかった人間の残り滓が「文系」と呼ばれるのではないか。
                                                • 他人がやっていない事こそ強みになる。テキストエディタに人生を全振りしたエンジニアのキャリア戦略とは - Findy Engineer Lab

                                                  はじめまして。Shougo(@ShougoMatsu) という者です。私は現在、日中ソフトウェアエンジニアとして働く傍ら、GitHub Sponsorsで支援を頂いてテキストエディタ(Vim、neovim)本体を改善する活動やテキストエディタプラグイン開発を行っています。 今回「自分自身のキャリアを振り返り、スキルを向上させるために取り組んできたこと」について解説してほしいという依頼がありました。自分がプラグイン開発を始めてから、もう15年という長い月日が経っていて、世間ではテキストエディタの大ベテランと思われているようです。もうそこまで来てしまったのかと思うと同時に、時間さえかければ誰でもここに到達できると私は考えています。 私をはじめ誰しも最初は初心者です。右も左も分からない状態から始まるのです。私の経験が「自分はこれからどうすればよいのか分からない」「何か強みを持ちたい」と思っている

                                                    他人がやっていない事こそ強みになる。テキストエディタに人生を全振りしたエンジニアのキャリア戦略とは - Findy Engineer Lab
                                                  • 「全数調査なら何でもわかる」という誤解 - 間違えがちな母集団とサンプリングそしてベイズ統計 - - ill-identified diary

                                                    この文章は pandoc-hateblo で tex ファイルから変換しています. PDF 版はこちら 2021/10/15 追記: 後半のベイジアンブートストラップに関する解説はこちらのほうがおそらく正確です ill-identified.hatenablog.com 概要挑発的なタイトルに見えるかも知れないが, 私はしらふだしこれから始めるのは真面目な話だ — 正直に言えばSEOとか気にしてもっと挑発的なタイトルにしようかなどと迷ったりはしたが. 「全数調査できれば標本抽出の誤差はなくなるのだから, 仮説検定は不要だ」という主張を見かけた. いろいろと調べた結果, この問題を厳密に説明しようとすると最近の教科書には載ってない話題や視点が必要なことが分かった. ネット上でも勘違いしている or よく分かってなさそうな人をこれまで何度か見かけたので, これを機に当初の質問の回答のみならず関

                                                      「全数調査なら何でもわかる」という誤解 - 間違えがちな母集団とサンプリングそしてベイズ統計 - - ill-identified diary
                                                    • 【Day 3】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】 - Qiita

                                                      Transformer 深層学習モデル以前の言語モデルの課題 言語モデルでやりたいことは、「今まで生成した単語列を元に、次の単語を予測する」ことで、その単語は今まで生成した単語列を条件とし、次にある単語がくる条件付き確率を求め、その確率が最大のものを選ぶということだった。(LLM資料p.8参照) ただ、これだと単語列が長くなったときや、類義語の処理に課題が生じてしまっていた。 ニューラル言語モデル しかし、計算したい条件付き確率をNNで推定することにより、対処できた。 Encoder-Decoder型のRNN(Recurrent Neural Network)が最も基本的なモデルにはなるが、これでは長文に対応できなかった。(勾配消失&単語間の長距離依存性の把握が困難) RNNが勾配消失するのは、活性化関数のtanhが1未満の値を取るため、BPTT時に掛け算されるとだんだん値が小さくなってし

                                                        【Day 3】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】 - Qiita
                                                      • 競技プログラミングに関係する数学の整理 ~文系出身や数学苦手erが、もっと競プロを楽しむために~ - テルの競プロメモ

                                                        まえがき この記事の目的 意図する対象読者 今回の整理の仕方(記事の見方) 注意 競プロに関係する数学(本題) 言葉(文系でも多分聞いたことはある)編 言葉(文系だと聞いたことないかも)編 言葉(離散数学)編 「式変形」編 「図形っぽいやつ」編 筆者のバックグラウンド 経歴、仕事など まえがき この記事では、競技プログラミングに関係する数学用語・概念と、それがどんな単元(分野)に属するものかを整理(一覧化)します。 競技プログラミングの問題に出てくる用語・概念をはじめ、競技プログラミングの解説記事などに出てくる用語・概念も、思いつく限り挙げています。 「この記事の数学的な部分、どのぐらい信用できるの?」とか、「数学苦手と言ってもどのくらい苦手なの?」といった疑問への参考としては、筆者のバックグラウンドを記事の最後で紹介したので、気になる方は先にそちらを読んでください。 この記事の目的 文系

                                                          競技プログラミングに関係する数学の整理 ~文系出身や数学苦手erが、もっと競プロを楽しむために~ - テルの競プロメモ
                                                        • プログラミング言語論入門 - riswu’s blog

                                                          第0章. なぜ Scala を使うのか? はじめに 本稿は、John C. Mitchell 氏らによる Concepts in Programming Languages を基に自身の見解を交え、私がなぜ Scala を好んで使うのかを論じた記事になります。 プログラミング言語の歴史 本題に入る前に、プログラミング言語の歴史について紹介します。 年代 言語・イノベーション 1950 Fortran and Cobol 1960 Lisp and Algol 1970 Abstract data types (Simula, C, SQL) 1980 Objects (Smalltalk, C++) 1990 Java, JavaScript, Python, Ruby これは、年代ごとに開発された言語およびイノベーションを表にまとめたものになります。ただし、この表には欠けている事柄があり

                                                            プログラミング言語論入門 - riswu’s blog
                                                          • 2023年の話題&ベストセラーをまとめて紹介! Udemyで今年最大級のセール開催、生成AIなど対象講座が1,200円より - はてなニュース

                                                            世界中を席巻した生成AIは、ブームに終わることなく着実に社会のさまざまな場面で利用が進んでいます。特にChatGPTを始めとするテキスト生成はビジネスシーンですぐに適用可能なケースも多く、使いこなす人とそうでない人には大きな差が生じつつあります。 使いこなすノウハウにも一定の知見が貯まっており、定番となるセオリーが整理されています。正しく学ぶことができれば一気にキャッチアップできるでしょう。Udemyの講座でも、ChatGPTを使いこなすプロンプトの作法や、アプリケーションにLLM(大規模言語モデル)を組み込むノウハウ、AIをより深く知る数学知識などに人気があります。 この記事では、2023年11月17日(金)に始まるブラックフライデーセール(24日まで)、そして26日(日)から2日間のサイバーセールの対象になる人気講座から、エンジニアリングやビジネスシーンにおいて読者の成長を助けてくれる

                                                              2023年の話題&ベストセラーをまとめて紹介! Udemyで今年最大級のセール開催、生成AIなど対象講座が1,200円より - はてなニュース
                                                            • Caps LockキーをEnterキーに入れ替えると便利

                                                              1986年埼玉生まれ、埼玉育ち。大学ではコミュニケーション論を学ぶ。しかし社会に出るためのコミュニケーション力は養えず悲しむ。インドに行ったことがある。NHKのドラマに出たことがある(エキストラで)。(動画インタビュー) 前の記事:なんでもクイズだと思うとたのしい > 個人サイト Twitter 使われないのにいい位置にいるキー、ことCaps Lockキーってありますよね。キーボードの左側にあるこのキーです。 キーボードの 左端にあります。 押すと「英語が大文字になる」という、使わないというかあってほしくないキーです。 押したくないからキーキャップを外しちゃう、という人もいると聞きますが、これはキー配置を置き換えるアプリをインストールしてEnterキーと入れ替えると劇的に便利になります。 WindowsだとKeySwapというアプリがあります。ぼくはこれを使っています。 キー置き換えの例

                                                                Caps LockキーをEnterキーに入れ替えると便利
                                                              • 2024年版:独断と偏見で選ぶ、データ分析職の方々にお薦めしたいホットトピックス&定番の書籍リスト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

                                                                毎年四の五の言いながら書いている推薦書籍リスト記事ですが、何だかんだで今年も書くことにしました。なお昨年度版の記事を上にリンクしておきましたので、以前のバージョンを読まれたい方はそちらをお読みください。 今回のバージョンでは、趣向をちょっと変えて「定番」と「注目分野」というように分けました。何故こうしたかというと、平たく言って 「初級&中級向け」推薦書籍リストは定番化していて毎年あまり変更点がない 逆に直近のホットトピックスに関するテキストは毎年入れ替わりが激し過ぎて網羅しづらい という課題があり、特に2点目についてはあまりにもデータサイエンス関連書籍の新規刊行が多過ぎる&僕自身がその流れについていけておらず完全に浦島太郎状態ですので、万人向けに等しくウケるようなリストを作るのは今回をもって完全に諦めたというのが実態です。 その上で、前回まで踏襲されていた定番書籍リストはバルクで提示すると

                                                                  2024年版:独断と偏見で選ぶ、データ分析職の方々にお薦めしたいホットトピックス&定番の書籍リスト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
                                                                • 数学の定義は本当に厳密で一意なものと言えるのか気になりました

                                                                  たとえばユークリッド幾何学での直線は「幅をもたず、両側に方向に無限にのびたまっすぐな線」だそうですが、これも「幅」とは?「(幅を)持つ」とは?両側とは?「方向」の定義は?「無限(限りが無く)」とは?そもそも「限り」って何?「のびる」とは?「まっすぐ」とは?「線」と結論づけるのは循環論法じゃないの? と突っ込む人にとっては厳密ではなくなっていませんか? ここで、これらの言葉の意味は、国語辞典に載っている意味と同じものだよなどといおうものなら、それこそ数学の厳密性を否定したようなものになってしまっていると思います。 たとえば「方向」を調べたら「向くこと」とでます。これを調べると「物がある方向を指す」というふうに出ます。これは循環論法に陥ってますし、「物の正面があるものに面する位置にある」という別の語釈もありますが、物とは?正面とは?面するとは?位置とは?となります。これを繰り返せば結局どこかで

                                                                    数学の定義は本当に厳密で一意なものと言えるのか気になりました
                                                                  • Google、“現行最強”の生成AI発表 月2900円で利用可 チャットAIサービスはBard→Geminiに刷新

                                                                    米Googleは2月8日(現地時間)、「現行最強」をうたう生成AI「Gemini Advanced」を発表した。すでにサービスの提供を開始しており、月額2900円で利用可能。2カ月間の無料試用期間も用意する。 同社は従来、生成AIの頭脳部分となるLLM(大規模言語モデル)として「Gemini」ブランドを利用し、サービス名は「Bard」として提供していたが、サービス名も今回Geminiに統一。NanoやProなど、すでに発表している3つのLLMのうち、パラメータ数が最大で複雑なタスクをこなせるとしていた「Gemini Ultra」を使ったサービスはこれまで登場していなかった。今回、UltraからAdvancedにリネームしての正式ローンチとなる。 Gemini Advancedは数学、物理学、歴史、法律、医学、倫理を含む57科目の組み合わせを使用するベンチマークテストで人間の専門家を上回る成

                                                                      Google、“現行最強”の生成AI発表 月2900円で利用可 チャットAIサービスはBard→Geminiに刷新
                                                                    • 2022年の深層学習ハイライト - Qiita

                                                                      はじめに 2023年になって日が経ってしまいましたが、今年も深層学習の個人的ハイライトをまとめたいと思います。今回は研究論文5本と応用事例4つを紹介します。他におもしろいトピックがあれば、ぜひコメントなどで教えて下さい。 AIの研究動向に関心のある方には、ステート・オブ・AIガイドの素晴らしい年間レビューもおすすめします。また、私が過去に書いた記事(2021年、2020年、2019年)もよろしければご覧ください。 * 本記事は、私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し、適宜加筆修正したものです。元記事の方も拡散いただけると励みになります。 ** 記事中の画像は、ことわりのない限り対象論文からの引用です。 研究論文 Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis 著者: Matthew Tancik, Vincent Casser,

                                                                        2022年の深層学習ハイライト - Qiita
                                                                      • 2019-nCoVについてのメモとリンク

                                                                        リンク集目次 国内外の状況 政府機関・国際機関等 学術情報 疫学論文 分子生物学/ウイルス学論文 臨床論文 インフォデミック関係 ワクチン関係 変異株関係 時系列メモ目次 新型コロナウイルス(2020年1月6日,11日) インペリグループによる患者数推定(2020年1月18日) 患者数急増,西浦さんたちの論文(2020年1月20日,23日) WHOはPHEIC宣言せず(2020年1月23-24日) 絶対リスクと相対リスク(2020年1月26日) 研究ラッシュが起こるかも(2020年1月27日) なぜ新感染症でなく指定感染症なのか? なぜ厚労省令でなく閣議決定なのか?(2020年1月27日) コロナウイルスに対する個人防御(2020年1月27日) 国内ヒト=ヒト感染発生(2020年1月28日) フォローアップセンター設置,緊急避難等(2020年1月29日) PHEICの宣言(2020年1月3

                                                                        • ChatGPT の仕組みを理解する(前編) - ABEJA Tech Blog

                                                                          こんにちは!株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井(@Yagami360)です。世間では ChatGPT などの大規模言語モデル(LLM)による対話型 AI が盛り上がってますね。クオリティーも凄いし AI 業界以外でも盛り上がってると嬉しいですよね。この数年で一段と AI の社会実装が業界以外の人にも目に見える形で進んできたなあと実感しております。 自分は普段業務では ABEJA Platform という AI プロダクトやその周辺プロダクトのバックエンド開発とフロントエンド開発をやっているのですが、AI 業界所属していながら ChatGPT などの LLM 全然追いかけれていない状態になっちゃてて自責の念にかられているので、このブログ執筆という良い機会に ChatGPT の仕組みについて調べてみました。 本記事の対象読者としては、以下のようになりま

                                                                            ChatGPT の仕組みを理解する(前編) - ABEJA Tech Blog
                                                                          • OSS活動と好きな技術が新しいキャリアを切り開いた ー 活用も進む注目のDeno開発企業で私が働く理由 - Findy Engineer Lab

                                                                            Webのフロントエンド開発言語として真価を発見されたJavaScriptは、数年後に今度はサーバーサイド開発言語として再発見されます。しかし、その立役者となったNode.jsの作者ライアン・ダール(Ryan Dahl)はNode.jsの開発を離れ、新しいJavaScript実行環境としてDenoを生み出しました。 ▶ Deno - A modern runtime for JavaScript and TypeScript 今回お話しを伺った日野澤歓也(@kt3k)さんは、2018年からオープンソース活動としてDenoにコントリビュートを重ねた結果、作者のライアン・ダール自身にリクルーティングされ、2021年1月にその開発会社であるDeno Land Inc.にジョインしました。現在はフルタイムのOSS開発者として勤務しています。 JSConf JP 2021における日野澤さんの発表「De

                                                                              OSS活動と好きな技術が新しいキャリアを切り開いた ー 活用も進む注目のDeno開発企業で私が働く理由 - Findy Engineer Lab
                                                                            • エイプリルフールに便乗しているサイトまとめ2023年版

                                                                              By ほしのるる 毎年おなじみのエイプリルフールが今年も始まってしまいましたー!どれが本当でどれが実はウソなのか、どこからどこまでがネタなのか、いや、もしかしたらこれはネタのふりをしているだけでマジなのでは?というような感じで混沌としていくカオスな一日の始まりです~! ◆エイプリルフールのネタのタレコミのやり方 この記事中に未掲載のネタで「エイプリルフールやってる!」というのを発見したときや「うちもエイプリルフールをやってます!」という自薦の連絡はネタのタレコミ用メールフォームから送信してもらえればOKです!掲載されやすくなる押さえるべきポイントとして、GIGAZINE編集部員がサイトを見に行っても「どれがエイプリルフールのネタなのだ……?」ということで瞬時に判断できない&ネタの意味がわからず記事化をあきらめてしまうしかない……となったり、「どこかがいつもと違うらしいが元のサイトの状態を知

                                                                                エイプリルフールに便乗しているサイトまとめ2023年版
                                                                              • 2021年版:データサイエンティストを初めとするデータ分析職向け推薦書籍リスト(初級5冊+中級8冊+テーマ別14冊) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

                                                                                (Image by Pexels from Pixabay) 今年も恒例の推薦書籍リストの季節がやって参りました。……なのですが、昨年はCOVID-19の影響で*1データ分析業界及び隣接分野の新刊書を読む機会が減ってしまいましたので、例年に比べてラインナップの変更をほとんど検討しないままでリストアップしている点、予めご容赦いただければと思います。 そして今回の記事では、これまで以上に「実務家向け」「実践的」であることを重視しています。そのため昨年までのリストに比べて大幅に刷新されているカテゴリもあったりします。また、末尾に僕なんぞが選ぶよりもずっと優れた推薦書籍リストへのリンクも付しておきました。併せて参考にしていただけると幸いです。 初級向け5冊 総論 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別14冊 PRML 機械学習の実践 Deep Learning 統計的因果推論

                                                                                  2021年版:データサイエンティストを初めとするデータ分析職向け推薦書籍リスト(初級5冊+中級8冊+テーマ別14冊) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
                                                                                • 【第5回】「型」はウェブシステム開発に「エンドゲーム」をもたらすか | GeeklyMedia(ギークリーメディア) | Geekly(ギークリー) IT・Web・ゲーム業界専門の人材紹介会社

                                                                                  伊藤直也さんが「今逢いたい」ソフトウェアエンジニアに声をかけて対談を重ねてきたシリーズの最終回は、これまでの対談の文章化を手がけたラムダノート株式会社の鹿野桂一郎さんとの異色対談です。コンピュータ技術書や記事の編集者であると同時に仕事や趣味でHaskellのプログラムも書く鹿野さんの視点を通し、現代のウェブシステム開発に伊藤さんが何を見ているのか、特に「型」と「エンジニアの学び」というこれまでの対談に通底するテーマについて掘り下げます。 ・伊藤 直也さん / 株式会社 一休 執行役員 CTO 新卒入社したニフティ株式会社でブログサービス「ココログ」を立ち上げ、CTOを務めた株式会社はてなでは「はてなブックマーク」などの開発を主導。グリー株式会社では統括部長としてSNSを担当した。2016年4月、一休に入社し執行役員CTOに就任。 ・鹿野 桂一郎さん / ラムダノート株式会社 代表取締役社長