第5回 常識を覆すイノベーションのメカニズムが分かった
経済学者ヨーゼフ・シュンペーターのイノベーション論 所長「ときに榊田くん、キミは創造的破壊という言葉を知ってるかね」 榊田「もちろん知ってます」 所長「ふむ。では、誰が言った言葉ですか」 榊田「えーっと、それは……。ニーチェでしたっけ、それともサルトルだったかな」 所長「またいい加減なこと言って。この名言を世に送り出したのは19世紀から20世紀にかけて活躍した経済学者ヨーゼフ・シュンペーターです」 榊田「でも創造的破壊って、イノベーションの言い換えじゃなかったでしたっけ。なのにどうして経済学者がイノベーションに言及したんだろ」 所長「シュンペーターは馬車から機関車のような非連続的な経済発展の原動力になるもの、これこそがイノベーションだと考えたからですよ」 榊田「経済発展の原動力がイノベーション──」 所長「そしてイノベーションを巻き起こすには、既存の物や力の結合をいったん解き放ち、物や力を
「物事を見る眼」は自分で鍛える
180日間にわたる能力養成プログラムに参加し、そこで得られた業務の成果やスキルについて報告する。物事が起きた際の原因や理由についてきちんと堀り下げていくというクセが多少なりとも身に付いてきた。 問題を解決するためには、問題を特定しなければならない。そこで「因果関係図」を作って問題点を洗い出し、「品質の低下／ばらつき」と「高コスト」が根本の問題だと特定した（図1）。 この図は本稿の筆者、山崎政輝と山岸孝久が実際に作成し、新組織の設置を提案する際にも利用したものである。 我々2人はAGCアメニテックという旭硝子ガラスカンパニーの情報システム子会社で、プロジェクト管理室の室長と副室長を務めている。プロジェクト管理室は我々が提案し、社長決裁により発足した組織だ。 2人は2011年7月から12月にかけて、『ITリーダー養成180日実践塾』という能力養成プログラムに参加し、そこで職場の問題に対する解決
Jubatusにおける機械学習のテスト@MLCT
6. 各モジュールの役割 l サーバー・クライアント l msgpack-rpcサーバー・クライアントとして振る舞る l だいたい⾃自動⽣生成される l ドライバー l ⽣生データ（⽂文書など）を処理理する層 l 特徴抽出、重み付け、学習を結びつける役割 l コア l ベクトルを受け取る⽣生の学習器 l ベクトルを⽣生成する⽣生の特徴抽出器 l 最近リポジトリを分離離した（jubatus_core） 6
Googleアナリティクスの解析結果をわかりやすいスライドショーにしてくれる『qunb』 | 100SHIKI
これ、すごい便利かも？！ qunbを使えば、Googleアナリティクスのデータをわかりやすいスライドショーにしてくれる。 今月のアクセスはどうだった、何曜日にアクセスが多かった、全体の何%がオーガニックだったか、などなどを、あたかもKeynoteでまとめたかのように見せてくれる。 また出来上がったスライドはPDFでダウンロードすることも可能だ。このままレポートとして関連部署に提出するだけでもかなり役立つのでは、と思わないでもない。 Googleアナリティクスを見てもよくわからない、という人がまわりにいる方はいかがですかね。
フロントエンジニアになってから５ヶ月間で欠かせなくなったツールを晒す - Qiita
概要 今年からフロントエンドエンジニアにシフトチェンジして5ヶ月がたち、これがないと仕事にならんわレベルのツールを整理がてらに晒していこうと思う。 スペック的にはJava歴が10年くらい。 割とツール好きで、できればキーボード（カーソルキー以外）だけですべての操作を完結したいと思っている。 そんなおっさんがお送りします。 5ヶ月間のお仕事内容 PC/タブレット向けのAngularJSを使ったフロントエンド開発 HTML/CSS(SASS)/Javascript PCはIE8~、Chrome。モバイル端末はiPad、Nexus7 職場での開発環境 mac mini (2011) 19インチのシングルモニタ GUI系ツール Sublime Text 2 プログラマ向けのテキストエディタ。 これがないと仕事にならない。 以下、必須なPackage。 Vintage vimっぽいキーバインドにする
Swiftエンジニアが今週末キャッチアップしたいサンプルコードまとめ - Qiita
Swiftが発表されてから、数日経過しましたがすでにたくさんのコードがGithubに上がっています。Swiftを始めたいエンジニアが参考になるサンプルをピックアップしてみました。 自分も今週末に珈琲を片手にコードを読んでみようと思います。 Githubの検索結果URL FlappySwift 4,700★ 半日くらいで作られたFlappy Birdのクローンです。 SpriteKitを利用していて、メインのゲームロジックは２００行弱ほどで書かれています。 Swiftでシンプルなゲームを作成するのに参考になります。 GameScene.swift 一部抜粋 // // GameScene.swift // FlappyBird // // Created by Nate Murray on 6/2/14. // Copyright (c) 2014 Fullstack.io. All rig
「ツルモク独身寮」の漫画家・窪之内英策さんのスケッチがグッとくる【画像】
ある年代には思い入れのあるだろう、若者たちの青春を描いた名作マンガ「ツルモク独身寮」。作者の窪之内英策さんが、Twitterアカウントにスケッチした画像を投稿している。
能動学習入門的な話をしました - kisa12012の日記
修論の原稿提出と国際学会の論文締切が１日違いなため，両方の作業を同時で進める日々を送っております今日この頃，皆様いかがお過ごしでしょうか． 今回は，先日PFIセミナーにて発表しました能動学習入門的な話の補足を少し述べたいと思います． （レイアウトが崩れている場合，スライドをダウンロードしてから開くと治る可能性が高いです．） 能動学習セミナー View more presentations from PFI Marketing 発表のUstream 能動学習 能動学習とは，教師データを作成する際に最大の効果を発揮するように教師とするデータを選択する方法についての研究分野であり，機械学習の一分野です．一般的にデータに正解を振るのは高いコストが要求されるため，どのデータに正解ラベルを付与すればより高精度な学習器が作成出来るか，を知る事が出来ればラベル付けのコストが格段に低減できます．基本的な枠組
機械学習 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
機械学習とは，Arther Samuel によれば「明示的にプログラミングすることなく，コンピュータに行動させるようにする科学」 のことです． 歴史的には，人工知能の研究分野の中で，人間が日々の実体験から得られる情報の中から，後に再利用できそうな知識を獲得していく過程を，コンピュータにおいて実現したいという動機から生じました． 現在では，数値・文字・画像・音声など多種多様なデータの中から，規則性・パターン・知識を発見し，現状を把握や将来の予測をしたりするのにその知識を役立てることが目的となっています． しましまの私見に基づいて，機械学習の各種の問題を整理しました． ↑ 他分野との関連† 確率論：機械学習で扱うデータは，いろいろな不確定要素の影響を受けており，こうして生じた曖昧さを扱うために利用されます． 統計：観測されたデータを処理する手法として長く研究されてきたため深い関連があります．特
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
STORES.jpを支える技術
http://www.saitolab.org/taiken/