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タイトルのとおりです。自分の備忘録というか個人的なまとめ。 統計学とか機械学習とかプログラミングの本を紹介している人はたくさんいるので、それ以外の分野において読んでおいてよかったと感じた本を並べました。 ほとんどがいろんな場所で紹介されるような本ばかりですが、名著はそれだけの価値があるのでやっぱり読んでおくべきだとおもってます。 それぞれの感想とか書きたいんですけど無限に時間が溶けそうなのでとりあえずリストアップだけ。 プロダクトマネジメント・マーケティング たぶん、この分野の本を一番読んできました。市場を理解するという意味ではプロダクトマネジメントとマーケティングは同じなのでひとまとめにしています。Lean Analyticsはデータの話が中心なんですが考え方の軸はプロダクトマネジメントなのでここに入れました。どれか1冊を選ぶならINSPIREDかな。 1. Lean Analytics

2021/02/26 最後尾に追記あり 酒を飲んでるけどブログなんてそんなもんやろと思いながら書く。 旧知*のTJO氏がこんな引用RTをしていました。 ※Twitterでは、の意味 これは自分もはむかずさんの意見に近くて、最初に3をやってその人に全権委任して1と2をやってもらう（その代わり相応の待遇で報いる＆完遂するまで忍耐強く待つ）というのがベターかつ現実的だと思ってます。全体像が見えない中で1と2を先にやろうとすると、それまでに組織が疲弊して3に辿り着けない https://t.co/sHrrmyUn1V— TJO (@TJO_datasci) February 25, 2021 これは自分もはむかずさんの意見に近くて、最初に3をやってその人に全権委任して1と2をやってもらう（その代わり相応の待遇で報いる＆完遂するまで忍耐強く待つ）というのがベターかつ現実的だと思ってます。全体像が見え

はい、タイトルのとおりです。 今日が最終出社日で、9月末をもって3年と9ヶ月お世話になりましたfreee株式会社を退職し、10月よりCrezit株式会社へ転職します。 Crezit株式会社とは？ 消費者与信の領域で頑張るFintechスタートアップです。まだ2期目のできたてほやほやで、私も社員一桁。特にモバイルに特化した融資・与信サービスの展開をしています。 corp.crezit.jp ↓こんなサービスを展開しています。 モバイル完結の少額融資サービス crezit.jp 賃貸初期費用分割サービス openup.crezit.jp なんでCrezit？ Crezitへ転職しようと思ったのは「私がやりたいこと」と「Crezitが求めるもの」が一致していることがかなり大きいです。与信というデータサイエンスが強力に活きる舞台があり、データ関係のチームや基盤をゼロから立ち上げるというチャレンジン

こんにちはGrahamianです。 今日はMicrosoftの提供している機械学習系サービスの一つであるCustom Visionを紹介します。 Custom Vision - Home 要約すると Custom Visionは素人でもマウスでぽちぽちするだけでもたった5分で画像分類のAPIを作れてしまう！！ 課題 今回の課題はVTuberの識別です。 理由は画像が集めやすかったからなのと最近になってハマったからです。 さて、今回はそんなVTuberの顔を識別する分類機を作ってみましょう。 データの準備 まずはデータの準備ですね。 今回はキズナアイ、輝夜月、電脳少女シロを対象としました。選定理由は単純に好みです。 適当に画像検索して良さそうな画像をそれぞれ15枚くらい準備しました。 普通に画像の分類をやるならば最低でもそれぞれ100枚くらいはないとツライのですが、今回は普通より全然少ない枚

こんにちは、Grahamianです。 すっごい今更なんですけど Python を使ったときの分かち書きの仕方を書いておこうと思います。日本語の記事もたくさんあるので困ることは無いと思うんですが備忘録ということで。 前準備 Python 自体は3系推奨です。私は3.6を使っています。 Python で MeCab を使うには MeCab 本体のインストールと Python のライブラリのインストールが必要です。 MeCabのインストールはbrewを使うのが一番早いです。いちいちサイトから DL して make install する必要はありません。 brew install mecab Pythonのライブラリは pip で簡単に入ります。 pip install mecab-python3 これだけで使えるようになっているはずなので確認してみましょう。コンソールから python を起動し

こんにちは。 機械学習系はPythonにライブラリが偏っていることもあり圧倒的にPython一択ではあるのですが処理が遅いのが問題です。 Cythonって手もありますがビジネスで使うってなるとRubyとかGoで使えた方がいいよなーと思ってます。 そこでGoの勉強も兼ねて自然言語処理の基本MeCabで分かち書きをしてみました。 結構苦労したので書いておきます。 使ったラッパー Goで使えるMeCabのラッパーはいくつかあるのですが一番簡単に動かせたのが下記のレポジトリのラッパーです。 github.com インストール 使い方はGitHubのREADMEに書いてあるとおりなのですが、事前にMeCabが入っていれば下記で終わりです。 $ export CGO_LDFLAGS="`mecab-config --libs`" $ export CGO_CFLAGS="-I`mecab-config