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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 『エンジニアの知的生産術』の書籍を読んでいます。 この書籍の第二章では、「記憶を鍛えるには」の知見が共有されています。 その中で、1999年にSupermemoの作者Piotr Wozniakさんにより公開された文章「知識を構造化する20のルール／Effective learning: Twenty rules of formulating knowledge」が紹介されていましたので、本ブログでサマリーを紹介します。 エンジニアの知的生産術 ──効率的に学び、整理し、アウトプットする ここに、知識を構造化するための20のルールについて

ブレンディング（Blending）とは ブレンディングとは、通常０～１の範囲の値を持つN個の重みを、N個のモデルの予測結果に掛け合わせて最終的な予測結果を得る方法です。最も単純な形式は、N個のモデルの平均です。 ただ、単に複数のモデルをブレンディングすると、良いモデルができるわけではありません、というお話です。 ブレンディングの例（配管工のおじさんを例に） 配管工事の例から始めましょう。 あなたは配管工を必要としています。そして以下の配管工を見つけました。 星5点満点中4.5点の評価 100ドルを請求 今、私はあなたに2人の配管工を紹介します、 彼らはともに星4つ × 2名 一人あたり75ドルを請求（合計150ドル） 私のオファーのセールスポイント 彼ら2人は一度に1人だけが訪れることです。 2人目の配管工は、1人目の配管工が正しく対応できなかったものを修正する。 あなたは自分で見つけた配

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 現在、AIや機械学習界隈で最も有名なスタンフォード大学のAndrew Ng教授が、「Machine Learning Yearning」という書籍を執筆中です。2018年4月18日に、そのドラフト版（1-14章）が公開されました。 この投稿では、いち早く本書籍を翻訳しました。 http://www.mlyearning.org/ この本は、機械学習プロジェクトの構築方法を提供します。また、機械学習アルゴリズムを教えるのではなく、機械学習アルゴリズムが機能する方法に焦点を当てています。 本投稿は、1-5章の翻訳になります。少しづつ翻訳して

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 現在、AIや機械学習界隈で最も有名なスタンフォード大学のAndrew Ng教授が、「Machine Learning Yearning」というオンライン書籍を執筆中です。2018年4月に、そのドラフト版（1-22章）がオンラインで公開中です。この投稿では、いち早く翻訳を進めています。 http://www.mlyearning.org/ この本は、機械学習プロジェクトの構築方法を提供します。また、機械学習アルゴリズムを教えるのではなく、機械学習アルゴリズムが機能する方法に焦点を当てています。 本投稿は、13-14章の翻訳になります。少し

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本投稿は、『アジャイル開発とスクラム 顧客・技術・経営をつなぐ協調的ソフトウェア開発マネジメント』（翔泳社）の内容を中心にまとめました。 自身のプロジェクトでスクラムを行っていること、また私自身スクラムマスターとして活動していることから、改めてアジャイルとスクラムの関係性やスクラムのフレームワークについてまとめました。 アジャイル開発は、ソフトウェア開発の手順を変えるだけではなく、そこで働く人に着目し、エンジニアが協調的に、モチベーションをもって仕事に取り組めるような意識改革も含んでいる。 第1部 アジャイル開発とは何か、スクラムとは何

『標準化されたレーベンシュタイン距離(normalized Levenshtein distance)では、「アイス」と「ノート」は1とかけ離れており、「ミルクチョコレート」と「チョコレート」は0.33と近いという、実感に近い答えが出てくる。』 by stranger 編集距離のまとめはたくさんありますが、標準化について実装を記述しているものが見つからなかったのでまとめました。 個人的には、文字列間の類似性からクラスタリングを行ったりする際に、この標準化が非常に重要になると思うので、まとめておきます。 たとえば、 自社商品やサービスに関するTwitter上のトピックを、ツイートの文字列の類似性を使ってグルーピングしたい 大量にやってくるスパムメールの件名やファイル名をもとに、スパムキャンペーンをグルーピングしたい。 とかやる際に重要になるかも！？ 本ページの構成は、だいたいこんな感じです。

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 私は30代前半のスモールエンジニア・データサイエンティスト・データアナリストです。ビジネス側の世界からやってまいりました。そして、スクラムマスター見習いなうです。 今回の投稿は絶賛「筋トレ」のおすすめです。 実は、2018年1月からフィットネスジムに通い始めました。まだ1カ月。ただ、手前味噌ではございますが、この1カ月で社会人としてのマインド・振る舞いが大きく変わったと感じています。 成長頭打ちになった時。人は知識や経験が突然増えることはありません。でも心と体はたった1カ月でも大きく変えることができます。その結果、仕事上での日々の行動や