GMOペパボのエンジニア研修2021の資料を公開します - Pepabo Tech Portal
はじめに 今年のエンジニア研修の担当をしたkurotakyとtokkyです。ペパボのエンジニア研修2021がはじまっていますという記事を書いてあっという間に時が経ち、先日研修が終わったので研修資料を公開します。各研修の講師からコメントをもらっているので、ぜひ読んでいってください！ 研修を実施するにあたって、専門的な内容を学んでから現場に入る方法や、幅広い技術層に触れてから現場に入る方法など、さまざまなスタイルがあります。ペパボでは最新の技術の幅広く触れてOJTに入っていくやり方を選択しています。それはなぜかというと、GMOペパボのわたしたちが大切にしている3つのことの中で、「みんなと仲良くする」ということ話がありますが、みんなと仲良くするというのは、エンジニアという職種だけでも100人以上になり、そのみんなと仲良くするのは実際は結構難しいと思います。過去にCTOのあんちぽさんが2017年の
「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]
「Pythonで儲かるAIをつくる」を読みました 日経BP様より「Pythonで儲かるAIをつくる」を献本いただきました。筆者の赤石さんは、日本IBMで働く、本職のデータサイエンティストです。赤石さんの執筆したAI書籍の本は3冊目4冊目になります。赤石さんに関して、詳細はIBMの以下ブログ記事が詳しいです。 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: 単行本 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: Kindle版 AI関連書籍三冊目を出版したIBM赤石雅典に聞く「AIと仕事と執筆」 | IBM ソリューション ブログ 赤石さんが書いた本は、いずれも基礎から丁寧に説明してあり分かりやすい内容です。特に「ディープラーニングの数学」は社会人になってから、必要に迫られてディープラーニングに必要な数学
![「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9449c9db4388eeb4c8c79bd8b9f8f8c89aee3743/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200809%2F20200809110655.jpg)
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用 TensorFlow.jsの基となったオリジナルの「TensorFlow」は、Googleが開発しオープンソースとして公開されている機械学習ライブラリです。Windows、Mac、Linuxなどに対応し、Python、C＋＋、Java、Goなどに対応したAPIを備えています。 今回発表されたTensorFlow.jsはそのJavaScript版で、Webブラウザ上で実行可能。TensforFlow.jsのAPIはオリジナルTensorFlowのPython APIのすべてをサポートしているわけではありませんが、似た設計となっており、機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルの実行が可能なほか、学習済みモデルのインポートも可能。 WebGLを通じてGPUを利用した処理の高
Aidemy | AIプログラミングの学習をオンラインで。機械学習やデータ分析を基礎から学べるAidemy
AIスキルを スムーズに身につけよう！ 教材もプログラミング 実行環境もオールインワン 通常プログラミングの学習には教材 + プログラミング実行環境が必要で、 プログラミング実行環境の構築は慣れない方にとって、ハードルの高い作業です。 アイデミーなら普段お使いのブラウザだけあれば、すぐに学習をスタートできます。
ゼロから作るDeep Learning
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正
機械学習を始めたい方に見て欲しいTensorflow入門資料まとめ
機械学習は日々進化を遂げ、全てのエンジニアにとって無視できない存在となってきました。 現在では、検索エンジン、マーケティング、データマイニング、SNS等さまざまな分野で活用されています。 そんな中、2015年11月10日にGoogleが機械学習ライブラリ・TensorFlowをオープンソース化し、大きな注目を集めました。 そこで今回は、機械学習に興味があるけれど何から手を付けたらいいのかわからないエンジニア向けに、TensorFlowの入門資料（記事・スライド）をまとめました。 機械学習案件を提案してもらう 特にプログラマーでもデータサイエンティストでもないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 / Qiita http://qiita.com/tawago/items/c977c79b76c5979874e8 TensorflowがMNIST（手書き数字データ）の
第3回 機械学習のためのベイズ最適化入門|Tech Book Zone Manatee
応用範囲が広く幅広い視点からの説明になりがちなベイズ最適化について、本記事では機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して解説します。 1. はじめに 最近、ベイズ最適化という手法が注目を集めています。 ベイズ最適化 (Bayesian Optimization) とは、形状がわからない関数 (ブラックボックス関数) の最大値 (または最小値) を求めるための手法です。 ベイズ最適化についての入門記事は Web 上にすでにいくつかありますが、ベイズ最適化は応用範囲が広く、入門記事は様々な応用に向けた幅広い視点からの説明になりがちです。 本記事では、機械学習ユーザに向けて、ベイズ最適化を機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して説明します。 これにより、機械学習に対して、ベイズ最適化がどのように利用できるのかを分かりやすく解説したいと思います。 2. ハイパーパラメ
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