全然わからない。俺たちは雰囲気でマネージャーをやっている。 - アルパカログ
自分は今、コード書かずにマネジメントしかしてなくて、そんなポジションの人にそれほど価値ないでしょ、とか思ってしまうけれど、こういうポジションの人がいないチームの話とか聞くと、やっぱりいたほうがいいんじゃないか、と思うし、ほとぼりが冷めるとまた自分は無価値のように思えてしまう。 こんな心境の吐露を「エンジニアリングマネージャのキャリアについての悩み」で拝見して、私も何か発信しなければと思ったのがこの記事のきっかけである。筆者のdaiksyさんは、 エンジニアマネージャってなんか実績を示しづらいので、世の中の数多のマネージャ職に埋もれて、自分にスポットが当たりづらい、結果、キャリアに不安が拭えない、みたいなとこないです？ とも述べていて、これら2つのメッセージに込められた心の葛藤は、全てのエンジニアリングマネージャー(以下EM)が感じていることではないかと私は思う。少なくともEMの一人として私
ゼロから作り始める前に読んでほしい「仕事ではじめる機械学習」まとめ - アルパカログ
「仕事ではじめる機械学習」は、ディープラーニング入門の1冊目と言われる「ゼロから作るDeep Learning」の次に読むのがおすすめです。 なぜなら「ゼロから作るDeep Learning」は、初心者にもわかりやすいがゆえに「あらゆる問題がディープラーニングで解決できてしまうのでは」という万能感を感じさせてしまうからです。 本書は、そんな幻想に「待った」をかけてくれます。 本書の一文をご紹介しましょう。 「機械学習は技術的負債の高利貸しのクレジットカード」というタイトルの論文があるほど、機械学習を含んだシステムは通常のシステム以上に技術的負債が蓄積しやすいのです。 このエントリでは、「仕事ではじめる機械学習」の内容をまとめます。 1章 機械学習プロジェクトのはじめ方 機械学習プロジェクトの流れについて、何をどういった順で行うのかが説明されています。 問題を定式化する 機械学習をしないで良
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