名前が1文字の「-」という謎めいたnpmパッケージは、2020年にレジストリで公開されて以来、70万回以上ダウンロードされています。 さらに、このパッケージには有効なコードが含まれていません。では、一体なぜこれほど多くダウンロードされているのでしょうか？ npmパッケージ「-」の中身 「-」というnpmパッケージは、2020年初めにnpmレジストリで公開されてから、約72万回もダウンロードされてきました。 パッケージのバージョンは0.0.1のみで、ファイルは3つです。 tar tvf 0.0.1/--0.0.1.tgz package/dist/index.js package/package.json package/README.md これらのファイルは主にマニフェスト（package.json）とindex.jsで、特に面白い点はなく、スケルトンコードが書かれているだけです。 マニフ

(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明

https://flic.kr/p/os8Taq 要約：AWSは素晴らしいが、Googleはその グーゴル 倍素晴らしい。 AWS re:Invent （参加料は1,600ドル）に参加したり、チーフ･エバンジェリストの Jeff Barr をフォローしたりすれば、あなたはたちまち、Amazon Web Servicesのとりこになるでしょう。 毎年何百もの新機能が登場しており、食べ放題・融通が利く・運用担当者不要の、オンデマンドサービスのビュッフェのようです。まあ、実際に食べてみるまでは、の話ですが…。 Amazonは素晴らしいです。しかし、Google Cloudは「開発者によって、開発者のために構築された」ものであり、それが一目で分かるのです。 移行した理由 App Engine GAE はきちんと機能し、オートスケーリング機能も持ち、ロードバランサや無料のmemcacheも備えていま

(訳注：2016/6/28、記事を修正いたしました。) 本記事は、もう随分と前から投稿したいと思っていた強化学習（RL）に関するものです。RLは盛り上がっています。皆さんも既にご存知のこととは思いますが、今やコンピュータは ATARI製ゲームのプレイ方法を自分で学習する ことができ（それも生のゲーム画像のピクセルから！）、 囲碁 の世界チャンピオンにも勝つことができます。シミュレーションの四肢動物は 走って飛び跳ねる ことを学習しますし、ロボットは明示的にプログラミングするのが難しいような 複雑な操作のタスク でも、その実行方法を学習してしまいます。こうした進歩はいずれも、RL研究が基となって実現しています。私自身も、ここ1年ほどでRLに興味を持つようになりました。これまで、 Richard Suttonの著書 で勉強し、 David Silverのコース を通読、 John Schulm

（訳者注: 検定手法について、この記事には一部内容が古い部分があります。Optimizelyは現在、両側検定を採用し、独自開発したより精度の高い統計手法(Stats Engine)でテスト結果を表示しています。Stats Engineに関する記事: 日本語 ・ 英語 ） 私たちがSumAllでA/Bテストを一斉にスタートさせて6ヶ月が経ち、あまりよくない結末を迎えました。それは勝算があるとした結果のほとんどが新規ユーザーの獲得改善にはつながらなかったことです。それどころか、私たちは失敗したのです。そして私の一番の責任はユーザー獲得の増加であるということを考えると、本当に最悪の状況でした。私にとっても、私のキャリアにとっても、そしてSumAllにとっても。 過去に A/BテストとWebサイト･パーソナライゼーションの会社 に勤めていた経験から（はっきり言うとMonetateはOptimize

本エントリは 翻訳リクエスト より投稿いただきました。 ありがとうございます！リクエストまだまだお待ちしております！ 前編は こちら です 火を燃やし続ける 時に、わざと狭い市場に焦点を合わせるのがまさにスケールしないコツなのです。丸太を加える直前に火が最高に熱くなるよう、最初は穏やかに燃やし続けるようなものです。 Facebookはこれを実行しました。Facebookは当初はハーバードの学生向けのものでした。その形態では、たった数千人の潜在市場があっただけでしたが、学生たちは、Facebookは本当にためになると感じたので、極めて大勢の学生が登録をしました。Facebookがハーバードの学生に向けたものでなくなった後も、特定の大学の学生のために長い間残っていました。私がStartup Schoolでマーク・ザッカーバーグにインタビューした際に「各学校のために履修コースの一覧表を作成するの

本エントリは 翻訳リクエスト より投稿いただきました。 ありがとうございます！リクエストまだまだお待ちしております！ 後編 を公開しました 私たち、Y Combinatorがアドバイスする最も一般的なことの1つに、「スケールしないことをしよう」というのがあります。創業予備軍の多くが、スタートアップは上手くいくかいかないかのどちらかだと考えています。会社を立ち上げ、ものを提供する、そしてそれが良いものであれば、おのずと売れます。しかし、需要がなければ結果はその逆になります。 ^(1) とは言え、意外とスタートアップは上手くいくものです。なぜなら、創業者がそうさせるからです。自分たちの力だけで成長するスタートアップはほんの一握りかもしれませんが、大抵は後押しするような力が働きます。良い例が、車のエンジンをスタートさせる役目をするクランクです。エンジンがスタートしてしまえば、エンジンは回り続けま