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はじめに プログラミング自体は文系、理系、年齢関わらず勉強すればある程度ものになります。プログラミングがある程度できるようになるとTensorflow,PyTorchやscikit-learn等のライブラリで簡単にできる機械学習やデータサイエンスに興味を持つの必然! これからさらになぜ上手くいくのか・いかないのかの議論をしたい、社内・外に発表したい、理論的な所を理解したい、先端研究を取り入れたい、応用したい等々と次々に実現したい事が増えるのもまた必然でしょう。このときに初めて数学的なバックグラウンドの有無という大きな壁が立ちはだかります。しかし、数学は手段であって目的ではないので自習に使える時間をあまり割きたくないですよね。また、そもそも何から手を付けたら良いかわからないって人もいるかと思います。そんな人に向けた記事です。本記事の目標は式の意図する事はわからんが、仕組みはわかるという状態に
はじめに こんにちは。こんばんはかもしれません。爲岡 (ためおか) と申します。 2020年4月から株式会社グロービスにて機械学習エンジニアとして働いています。 グロービスでは機械学習技術を利用したプロジェクトや、データ基盤の運用改善プロジェクトを担当しています。 機械学習技術を利用したシステムには様々なものがあると思いますが、 現状のグロービスにおいては、ユーザのリクエストに対して機械学習を行い、 すぐに結果を返す必要があるようなシステムは扱っておらず、 ある程度の時間をかけて学習、推定した結果を非同期にアプリケーションに連携するシステムのみを扱っています。 ゆえに、今のところは機械学習技術を利用したロジックを書くときに、速さを意識することはあまりありません。 一方で、空いている時間に競技プログラミングをやっていることもあり、 高速なコードについて考えたり、書いたりすることは個人的には好
※この記事は私がアウトプットとして使っているサイトの紹介です。アウトプットの仕方とかを紹介しているわけではないのであしからず。 現代のエンジニアのアウトプット いくつかの記事でも言われていますが、現代のエンジニアにとってアウトプットの重要性は日々大きくなってきています。 就職活動、転職活動でのポートフォリオ的な役割から他のエンジニアとの交流や人脈の形成にも役立つので現代のエンジニアにはほぼ必須なのではないのかなと思います。 その中で比較的みんなが提出しているものといえば HetenaBlogやWantedlyなどでの発信 QiitaやMediumでの記事 TwitterやFacebookでの日々の発信 Github などが一般的でしょうか。 でもアウトプットめんどくせー Twitterだと適当に呟いていれば勝手に溜まっていくし、いろんな人の目にも入るから割と続きやすい。 でもアウトプット自
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