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『qiita.com』

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  • エンジニア採用で絶望する瞬間【面接官の本音】 - Qiita

    9 users

    qiita.com/mizukicker

    採用の時に絶望する瞬間は確かにある。 エンジニア・プログラマーに向いてないという以前の話ですが! 弊社は未経験歓迎ですが、だいたい9割くらいはこんな感じです。 (転職したので現職でどうかは知らん。) 経験3年以上を基準に掲げる会社さんの気持ち、べりぃわかります。 会社のカジュアル訪問を無断キャンセル! えーーー どんな人だろうってツイッターとか、GitHubとかチェックして 知りたそうな内容調べといたり、 ランチいけそうならどこ行こうかとか考えたり いろいろしてたのに、無断キャンセル!!! その後にしれっと書類選考に応募してきたりするのでもう、、、 募集要項を全く読んでくれてない 募集要項がわかりにくい!とか、これ具体的にどうなの? って言われたらむしろ大喜びするんですが! なんと御社でエンジニアになるためには、何すればいいですか? って丸投げしてくださる方がいます。。。 募集要項を読んで

    • テクノロジー
    • 2021/01/17 13:40
    • あとで読む
    • 【Deep Learning入門】0から勉強して3ヶ月でポリープ検出AIをつくったった - Qiita

      98 users

      qiita.com/mizukicker

      Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 3ヶ月で出来たもの まずは蠢く内臓の成果物から、これが今回作ったポリープ検出AIです! 上の映像が元の内視鏡の動画で、 下が今回開発した検出AIの動作動画です。 青い枠で「ポリープだよ!」と主張してくれてますね! 3ヶ月の学習の流れ 基礎的な機械学習手法のスクラッチ まずは数学的な理解から始めました。 手法ごとの数式を読んで、それを実装に落としていきます。 - 線形回帰 - 重回帰 - 主成分分析 - Kmeans - 決定木 - SVM 悶え苦しんだのですが、 この時期に数式に対するアレルギーがほぐれていきました! 最初は2乗誤差の微

      • テクノロジー
      • 2019/01/30 17:58
      • 機械学習
      • deeplearning
      • AI
      • あとで読む
      • 学習
      • ディープラーニング
      • Deep Learning
      • cnn
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