AI(deep learningや機械学習)導入にあたって危険と思った5つの兆候｜Yuki Mimuro
週にだいたい15件(1日3件ほど)のAI(ここではdeep learningや機械学習を指します)導入に関するご相談をいただきます。それを3年間やっているので、相当数1,000社くらいはお話したかと思います。(こういうとなんか胡散臭いですね笑) その中で「これは実運用までは遠いだろうな」と思う瞬間がいくつかあるので、それを抽象化してまとめてみました。 ※追記: 抽象化したものを記載しております。特定の企業や個人のAI導入に対するアティチュードを非難/否定するのものではないことをご理解くださいませ。 以前、会社のBlogで下記のような記事を書きました。 その中で上記のようなものを紹介しました。これの概要はブログを読んでいただけると幸いです。 今回は「5つのD」に沿いながら「こんな言葉がmtgで出ていちゃまずい」「こんな考え方では導入が進まないのではないか」と思ったことを記載していきたいと思い
本気で匿名性を保つために留意すべきこと
＜匿名性を保つのは容易ではなく、本気でやるなら偏執的な配慮が必要だ。そして、その上で匿名を使う場合は、いわば「伝家の宝刀」として使ってもらいたい＞ 私はTorやI2Pを始めとする、ネット上での身元を隠す匿名化技術に関心があり、開発したり実際に使ったりもしているが、一方私自身がオンラインで何か情報発信するときは、基本的に実名で通している。それは、幸か不幸か個人的には匿名で書く必要があまりないということもあるが、どちらかと言えば倫理というより自衛の問題である。なまじ匿名だと思うと心理的なガードが下がり、不用意なことを書きがちだからだ。 しかし、権力者の不正を内部告発する場合など、本当に匿名性が必要な局面というのもある。匿名化技術はまさにそういったケースのために開発されているのだが、それでもユーザの素性がばれてしまったことが無いわけではない。ただ私が知る限り、これまで技術的な欠陥のせいで素性が暴
NTTCom社員は本当にラグビー部員におしかけられているのか？ - show log @yuyarin
TL;DR そんな事実は無いし、技術職も希望をちゃんと伝えればちゃんと配属されると思うので内定者・就活中の学生の皆様は安心してね。 この記事は何？ style.nikkei.com b.hatena.ne.jp この記事がはてなブックマークやTwitterのエンジニア界隈で大変な話題になっているけど、事実と違うことが書かれて炎上しているのが中のエンジニアとして大変悲しいですし、内定者や就活中の学生のみなさんが不安になってしまうと思ったので、ちゃんと解説するいわゆる火消し記事です。 この記事は勤務時間中に上司の許可や広報の許可を得ずに書いていますので、普通の会社なら怒られるかもしれませんが、うちの会社は多分大丈夫だと思います。 あくまで一社員とその周囲からの観測範囲をベースにして書いているので、見え方が違うこともあるかもしれませんが、そこはBGPの経路情報と同じでご容赦を。 炎上しているポイ
RubyのWebSocketサーバー「pingpong」を作った - AnyType
最近、「Working with TCP Sockets」って本を読んだ。Rubyでソケットと戯れつつ、7つくらいのWebサーバーのアーキテクチャを概観できるいい本だった。で、その中にイベント駆動モデルの実装とかノンブロッキングIOの実装について紹介されてて面白かったので、練習がてらWebSocketサーバーを作ることにした。 PingPong https://github.com/naoty/pingpong 卓球ハウスっぽい名前にした。数日で作ったので、他のクライアントへpush通知を行うことしかできない。たぶん大きいデータも送れない気がする。 WebSocketサーバーの実装とは まずはRFC 6455のサーバーに関する部分を読んだ。最低限必要な部分をRubyで実装していった。例えば、以下のコードはHandshake（websocket接続の確立）の際にサーバーがクライアントに返すレ
こうしてGoogleに落ちた - Easy to type
TL;DR Leetcodeをもっとやる必要がありました Googleの社員が選考過程についてブログを書いています。ちょっと前にNTTブームを引き起こしたid:kumagiさんとか。 kumagi.hatenablog.com ところで、僕もGoogleの選考をわずか一ヶ月前に受け、そして落ちました。いずれ記事にしてみたいなとは思っていたのですが、社内の方々が記事にしているのを見て秘密保持のレベルが判断できたので、ブームの内に自分でもまとめてみます。 人物 リクルーターと接触する前の状態です。 特徴量 非情報[科学|工学]専攻の工学系 国立大 D2 M1からは情報系のリーディング大学院に所属(情報系のフォーマルなクラスはそこでいくつか取得した程度) B4からデータ解析の研究室に所属 D1時に非英語圏へ3ヶ月の研究留学 DC1持ち Computer ScienceのPublication無し
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
「エレベーター渋滞」を改善したリクルートの超アナログな方法
Rubyは遅いという先入観を持っている人たちが今でもいるようですが、どのように反論すべきですか？