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TGS2024
pesuchin.hatenablog.com
はじめに 2019年6月30日で2年と1ヶ月の間にお世話になった株式会社ALBERTを退職しました。 退職エントリを書く気はあまりなかったのですが、copypaste (@copypaste_ds) | Twitterに要求されたので、退職エントリを書くことにしました。 6月14日が最終出社日で、有給消化を経て7月1日より都内のスタートアップ勤務しています。ちなみに今日が初出社でした。 なぜALBERTに入社したのか 前職では、セキュリティエンジニアという肩書きで新卒で入社して、海外ベンダーのセキュリティ製品についてのメールや電話でのサポート対応や技術営業や脆弱性検査などをやっていました。 大学では研究でマルウェアのAPIコールのログの分析をしていたこともあり、会社に入っても続きがやりたいなと思ってたら、運よく社内複業的な感じで今でも交流のある某お方たちとマルウェア検知の研究開発やらせても
はじめに 久しぶりの投稿となってしまいましたが、お久しぶりです。(毎回これを書いている気がします) この記事は Chainer/CuPy Advent Calendar 2018 - Qiita の19日目の記事となります。 今回取り上げるのはしばらく前にTwitterで話題になっていたDeepClusterについてです。 他の参加者の方はChainerに関しての記事を書いていたのに対して、Chainerで実装したとはいえDeepClusterの記事を書いても良いものか悩みましたが、結局DeepClusterの記事になってしまいました。 話題になった頃あたりにDeepClusterの実装を試みたのですが、faissの使い方が分からないからなのか謎に発生するセグメンテーションフォールトに苦しめられて断念していました。 なぜ今なのかというと、実はあまり話題になっていないように思いますが、しれっ
はじめに 最近はAIや機械学習などの単語がビジネスで流行っていて、世はAI時代を迎えている。QiitaやTwitterを眺めているとその影響を受けて、世の多くのエンジニアがAIの勉強を始め出しているように見受けられる。 さらに、近年では機械学習のライブラリも充実しており、誰でも機械学習を実装することができる良い時代になってきた。 その一方で、特徴選択を行い精度を向上させたり、機械学習の出した答えがどの特徴に基づいて判断されたのかを理解したりするには、モデルに対する理解やテクニックが必要となる場合も多々ある。複雑なモデルになると人間には解釈が困難で説明が難しい。近頃流行りのDeep Learning系のモデルだと頻繁に「なんかよくわからないけどうまくいきました」となっていると思う。 一般的なエンジニアとしては、この点が割と課題なんじゃないかと勝手に思っている。というか、私が課題に感じている。
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