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都知事選
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献本頂きました。日経BPシリコンバレー支局長が製造業回帰を推し進めるGEのシリコンバレー流改革を追いかけた一冊。 GE 巨人の復活 作者: 中田敦出版社/メーカー: 日経BP社発売日: 2017/06/13メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る リーンスタートアップとデザイン思考という、著者がシリコンバレー流ビジネス開発の根幹だと考える2つの「ツール」を軸に、歴史ある超巨大企業GEがシリコンバレーのどの部分を見習い、経営陣から率先して学び、全社的な改革を進めているか、数年に渡って追いかけている著者にしか書けないだろう内容。シリコンバレー近くに全社横串のソフトウェアを開発するGEデジタルのオフィスを設けて2000人以上のソフトウェアエンジニアを集め本気でGE Predixを開発し、実際にどのような成果が出始めているのかが、これまでの著者のGE関連記事全てをまとめるような形で網羅
Twitterでも紹介したAmazonのプラットフォーム戦略本について感想をここに書く。 The Amazon Way on IoT https://t.co/My5VPOlR5G 早く邦訳が出れば!と思う素晴らしい本。IoTに限らずAmazonのビジネスモデルやプラットホーム戦略とその恐ろしさがよくわかる。筆者はAmazon Marketplaceの元事業責任者— Shohei Hido (@sla) 2017年2月8日 ベゾスCEOの容赦無さや過酷な労働環境やECでもクラウドでも順調すぎる売上と利益の拡大ばかりが耳に入るAmazonだが、企業としていかに優れたプラットフォーム戦略を取っているかという話を、これまでのEC事業とAWSの成功とともに、今後AmazonのIoTビジネスがどうなるかという視点で、もともとAmazonでMarketplaceを立ち上げた著者が分析している本だ。読書
ある方にAIスタートアップの評価方法について聞かれ、いろいろ考えてたら面白くなってきたのでここにまとめて記しておく。手短に言えば、秘密主義は良いサインとはいえないし、AIで何でも出来るはウソだし、応用と顧客に寄り添う堅実さがが第一ということだ。まったくの個人的な意見であり、基本的に余計なお世話だとは思うが、笑い飛ばしてもらえれば幸いである。 なおここでのAIスタートアップの意味は、分野や規模は問わず、人工知能・AIという言葉を前面に出している新興テック企業とする。 「秘密の独自AI技術(特許出願中)」を第一にアピールして"いない" ビジネス自体に新規性がない場合、テック企業としては技術力をアピールしなければならないが、言葉にすると「世界最高レベルの自社技術」など情報量のない表現の羅列になりがちだ。 サンフランシスコ界隈で数多くのAIスタートアップを取材している記者の話では、技術のコアについ
初めて執筆に参加した本、データサイエンティスト養成読本シリーズの機械学習入門編が技術評論社さんから出ます。共著です。9月10日発売です。 データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 (Software Design plus) 作者: 比戸将平,馬場雪乃,里洋平,戸嶋龍哉,得居誠也,福島真太朗,加藤公一,関喜史,阿部厳,熊崎宏樹出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2015/09/10メディア: 大型本この商品を含むブログを見る このブログを読んでいる人はすでに機械学習に詳しい人が多いと思いますが、周りでこれから機械学習使い始ようとしている方に薦めてもらえれば幸いです。特に、最初の一歩を踏み出せずにいる方に手にとって欲しいと願っています。 また、発売当日にはちょうど私も日本に戻っており、執筆者が何人か集まって出版社主催のトークイベント(?)をする可能性もあるので、興味がある方はご参加
PFI/PFN社でオープンソース公開したディープラーニングフレームワークChainer、すで使って頂いている方、ありがとうございます。 さてそんなChainerですが、MacBookでも簡単に使い始めることはできますが、真価を発揮させるにはGPU環境が欲しいところです。また一方、GPUを積んだデスクトップPCでも(特にPyCUDAの)インストールでつまづく方がいるのも事実です。 開発側の人間としては、できれば手軽に試してもらえる環境を提供したい。そこでは、やはりAWSのEC2でGPUインスタンス使うのが一番いいと思います*1。 Chainer on EC2は何名かブログ等で記事を公開されていますが、今のところ最も簡単な方法はRyosuke TajimaさんのAWSでサクッとChainerを使ってみるです。 が、やはりここでもPyCUDAをソースからのビルドしてもらうことになっています。原因
2011年までGoogle CEOだったエリック・シュミット達が書いた"How Google Works"の日本語版を読みました。Googleの文化と歴史に基いた、いわゆる経営戦略本です。 偉大な経営者の自伝や名言集は山ほど存在してますが、現在進行形で繁栄を続け圧倒的な利益を産んでいるあのGoogleで10年近くCEOや重役を務めた人たちの生きた言葉からこのタイミングで学べるのは非常に貴重な体験です。今テクノロジーに関わる仕事をしている人には強く勧められる内容です。 「文化」「戦略」「人材」「コミュニケーション」「イノベーション」という順で書いてあるのですが、自分なりに3つのカテゴリで内容を要約してみます。 GoogleをGoogleたらしめているもの 最も価値あるのが意外にも「文化」と「人材」です。 この本は著者たちが"スマートクリエイティブ"と呼ぶ、技術力とリーダーシップと柔軟な発想と
カジュアルに機械学習について語らうMachine Learning Casual Talks #2に参加して、講演もしてきました。 「あなたの業務に機械学習を活かす5つのポイント」というタイトルでお話しました。以下はその資料です。 前半にGunosyの関さんが、B2Cの自社サービスの改善における機械学習活用についてお話されていた(資料はこちら)ので、私はどちらかというとB2Bやデータサイエンティスト仕事における機械学習についてお話しました。 話の中で繰り返した「機械学習は苦しい」というのは割と真実に近いと思っていて、ゼロベースの状態から楽して成果を得たいならルール処理でいろんな調整を頑張ったほうが早く、機械学習は遠回りではあるのだと思います。 ただ機械学習のほうが最終到達可能点がより高みにあることが多く、だからこそ機械学習に挑む人が増えているのは事実だと思うので、苦しい中でもがきながらどう
CMUでグラフベースの機械学習ツールとして誕生したGraphLabですが、会社化して投資も受け、7/15付でGraphLab Createという商用プラットホームをリリースしたようです(プレスリリース、ブログ)。 感想を一言で言うと「あぁ、データサイエンティスト向け全部入りプラットホームを作る決心をされたんですね…!」というところです。 コアとなっているのはGraphLab2やPowerGraphと呼んでいた、分散グラフ計算プラットホームで、それにGraphLab Canvasという可視化環境、各種入力コネクタ、Hadoop(YARN)対応やEC2での動作サポートなどを加えたもののようです。 中心にあるのはSArrayというColumnarなデータ構造と、それを用いたオンディスクなテーブル構造であるSFrame、もともとの特徴であるグラフ構造のSGraphを持ち、数値もテキストもグラフもい
毎週木曜昼の公開セミナーの担当だったので、「失敗の本質」という本を紹介しました。 失敗の本質―日本軍の組織論的研究 (中公文庫) 作者: 戸部良一,寺本義也,鎌田伸一,杉之尾孝生,村井友秀,野中郁次郎 出版社/メーカー: 中央公論社 発売日: 1991/08 メディア: 文庫 購入: 55人 クリック: 1,360回 この商品を含むブログ (285件) を見る 太平洋戦争における日本軍の失敗を題材に、日本人の組織が戦後も抱えている欠陥、特に危機的状況・変化が激しい環境において機能不全に陥る特性を明らかにしている名著で、昭和59年に刊行された古典ながら現代の我々も学ぶべき事が多い、去年読んだ本の中でベストだったものです。 発表資料はこちら。 Ustream録画はこちら。 技術的なテーマはネタ切れでこういう話をしたので、聞き手の評価がどうだったのか不明ですが、誰かの参考になればいいなと思います
比戸(@sla)です。お手軽なストリーム向けSQL処理系Norikraの勉強会に参加してきました。 一言で言うと、「Norikra使われてるんだ」感と、「(自分でも)Norikra何かに使えそう」感が同時感じられる、濃密な素晴らしい勉強会だったと思います。ハッシュタグも活発で、Togetterはこちらでまとめられています。 まず開発者の@tagomorisさんのオープニング。 "Stream processing and Norikra" ストリーム処理のバッチ処理との違いや狙い、簡単な使い方がわかりやすく説明されてます。 続いて@fubaさんのレポーティングの話。 "norikra を使って速報レポート集計してみた" 元々Hiveを使っていた速報集計クエリが シンプルかつ短時間で実行可能になったそうです。 id:kawamurrayさんのアプリログ監視の話。 「Norikraでアプリログ
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