とある大規模開発プロジェクトの中で WebView 用のフロントエンドシステム開発を立ち上げて2ヶ月経ちました。Android, iOS専任のエンジニアがいないため、外部協力者の指導のもと、モバイルアプリの画面を WebView で作るためです。 ある程度その営みについて見えてきたものがあるので記事にまとめることにしました。 プロジェクト参加人数は30名以上 プロジェクト自体は4ヶ月前から動いてる このプロジェクトへのフロントエンドチームの参加は1月から 現在 WebView とモバイル・バックエンドなどの結合試験をはじめている 背景 去年12月いまの会社にテックリードとして入社し、前述とは別のプロジェクトでフロントエンドチーム立ち上げを行っていました。同タイミングで、いまの会社に誘ってくれた飲み仲間もテックリード・チームリーダーとして入社しています。フロントエンドチームはこの2名がプロパ

Reactに対する見方をアップデートする 国内外の優れた開発者の方による React の各論の記事は枚挙にいとまがありません。しかし、React の入門を一通り終えた方に向けの浅く広い総論はあまり見かけません。 React の公式ドキュメントのトップページに掲載されている短い3つの文章があります。この React の本質を表現した文章を掘り下げることが、初学者のステップアップにつながるのではないかと考え、各章に対して注釈を加えました。 React について少し深く知ることで、さらに React を好きになったという方を一人でも多く増やしたい。その思いから本記事を執筆しました。 本記事は React の考え方を知ることで、React に対する見方をアップデートすることを目的としています。 Reactとは何か。それはUIを構築するためのJSライブラリである React公式ドキュメントの一文 R

All-in-one color tool for creators

フロントエンド連載の5記事目です。 HTML5が2021年の1月に廃止されました。 Webエンジニアとしてバリバリ活躍されてる方やエグゼクティブテックリードのような肩書きを持つ方にとっては「何をいまさら」という話題かと思います。 しかしながら、今年も新人さん入ってきてくださったので、プログラミングを学習中にHTML5という文字列に悩まされないように、そもそもHTML5とは何かや、廃止された経緯をまとめてみます。 HTML5とはWebサイトを作るときに必ず書くことになるHTML。Webサイトのコンテンツ、つまり中身や構造を作るために使うマークアップ言語です。 そして、その最近版として10年ほど前に登場したHTML5。当時は Webニュースなどで盛んに特集が組まれていましたが、このHTML5がついこないだ、2021年1月28日に廃止されました。 広義のHTML5 / 狭義のHTML5HTML5

PyCon mini Shizuoka で発表する内容のスライドです。 PythonのGUIライブラリPySimpleGUIを使用してデスクトップアプリを作成する方法を紹介します https://shizuoka.pycon.jp/session/dario_okazaki/ code: https://github.com/okajun35/for_pycon_shizu

- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ

ビジネス文書をデータ化し構造や内容を理解するアプリケーションはドキュメント・インテリジェンスと呼ばれ、画像処理や自然言語処理といった複数の要素技術を組み合わせて開発する必要があります。何が必要でどう実現すれば良いのかといった第一歩を、Pythonでの具体的な構築事例とともに紹介します。 https://2021.pycon.jp/time-table/?id=273795

(Image by Pixabay) この記事は以下のオススメ書籍リスト記事のアップデートです。 毎回の断り書きで恐縮ですが、この記事では「データサイエンティストや機械学習エンジニアなどデータ分析の実務の専門家として」*1機械学習や統計分析を手掛けていきたいという、主に初級ないし中級ぐらいのスキルレベルの人たちにお薦めしたい書籍を、初級向け5冊・中級向け8冊及び細かいテーマ別に11冊、それぞれ挙げていきます。スタンスとしては相変わらず「当座の最終到達点を『中級』に置いた時に最初に読んで内容をマスターしておくべき書籍」を初級に置いているので、世の中のこの手のお薦め書籍リストに比べると若干ハードな内容のものが初級向けに多いかもしれません。 後はちょっと気が早いかもしれませんが、機械学習パートに関しては「AutoML時代にあっても実務の専門家であれば知っておくべき知識」を収めた書籍を選んでおきま

こんにちは。nino_piraです。 先日、強化学習の資料の引用ツイートをしましたら、それなりに伸びたので、「もしかして、みんな強化学習に興味ある！？」と思い自分が読んだ&好きな資料をまとめてます。 また、ブログを書いているうちに「何を持って基礎とするか」などカテゴライズも自分の中でも行方不明になっていましたので、色々思うところはあると思いますが、暖かい目で読んで頂ければ幸いです。。。。 あくまでも私の経験 強化学習基礎系 [Qiita] DQN（Deep Q Network）を理解したので、Gopherくんの図を使って説明 [書籍]これからの強化学習 [pdf] (小南さん作成) 強化学習入門 [pdf] (通称) Sutton本第2版 [書籍] 機械学習スタートアップシリーズ　Pythonで学ぶ強化学習 [ブログ]強化学習 もう少し強化学習を詳しく知りたい系の人へ [書籍]速習 強化学

Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構

実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング 実践とともに、データサイエンスに入門しよう！敷居が高いと思われがちなデータサイエンスですが、データの前処理からの手順は意外とシンプルです。本記事では、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、基本的な知識をサンプルコードと図表を見ながら学びます。 データサイエンティストとしてのスキルを向上させるには、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、広域にわたる知識を身に付ける必要があります。 この記事は、そうした知識を「サンプルコードと図表を見ながら、分かりやすく学習できること」を目指して作成されました。記事内では、新米データサイエンティストのOさんが登場して、ある案件のデータ分析を担当します。読者のみなさんも、ぜひOさんと一緒

自分は機械学習を学びたい全ての人類に（CourseraのAndrew Ngのコースをやった後に）Andrew NgのStanfordのCS229の講義を見ることをオススメしてるんですけど、その講義の2018年度バージョンが公開され… https://t.co/OUokFft3ea

Home Blog Google Colaboratoryを用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開（健康・医療向けデータを用いた実践編も含む） PFNのリサーチャの齋藤です。今年は色々な仕事に取り組みました。本記事では、日本メディカルAI学会が新しく始める公認資格へ向けたオンライン講義資料について書きます。 昨今、機械学習や深層学習といった技術はIT企業のみならず様々な分野で活用されるようになってきました。その一つに医療分野があります。しかし、忙しい臨床医・研究医・その他医療従事者の方々の中には機械学習や深層学習の可能性を知りつつも、なかなか自ら手を動かして学び、それを医学の研究や医療の現場へ生かしていく時間がとれない方もいらっしゃいます。その大きな理由の一部には、特に深層学習を実践的に用いる方法を学ぶ場合に必要となる計算機環境の用意および環境構築が難しいといった点があります。 そこ

先日、オンライン学習サイトCourseraの"Machine Learning"コースを修了しました。これが最高に勉強になったわけですが、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検索してみると、以下のような同コースに関連する超人気記事が出てきます） 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良い

(原文：Machine Learning is Fun! by Adam Geitgey より許可を得て翻訳) (訳者注：難解な機械学習のコンセプトを平易に説明している素晴らしいブログを見つけ、ぜひ日本の皆さんに伝えたい！と思い文章化しました。共感いただいた方、文章末尾の❤️マークからいいね！お願いします。一緒に機械学習勉強してくれる人も募集中です。=>Email:dai@jenio.co) 機械学習の事を人々が話しているけど、 あなたは言葉の意味はわかっていない。 そんな場面に遭遇した事はありませんか？ 同僚の言葉に相槌を打つのに疲れた。。 そんな状況を変えましょう！ このガイドは機械学習に興味があるけど、 何から勉強したらいいのかわからない人に向けて書かれました。 多くの人がWikipediaを見ると思いますが、 ストレスがたまり、 誰かがレベルの高い説明をしてくれるのを望みますよね？

先日、Quora日本語版でこんなやり取りがありました。 基本的にはここで述べた通りの話なのですが、折角なのでブログの方でも記事としてちょっとまとめておこうと思います。題して「何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか」というお話です。 問題意識としては毎回引き合いに出しているこちらの過去記事で論じられているような「ワナビーデータサイエンティスト」たちをどう導くべきかという議論が以前から各所であり、それらを念頭に置いています。なお毎度のことで恐縮ですが、僕も基本的には独学一本の素人ですので以下の記述に誤りや説明不足の点などあればご指摘くださると幸いです。 一般的なソフトウェア開発と、統計分析や機械学習との違い 統計分析や機械学習を仕事にするなら、その「振る舞い」を体系立てて学ぶ必要がある きちんと体系立てて学ばなかった結果として陥りがちな罠 余談

最近ある YouTuber に急にハマった。その人は音楽系やゲーム系などいろんな YouTuber たちとコラボしていて、誰と誰が繋がっているのか把握するのが難しかったので、図にしてみようと思った。 方法 YouTuber 同士の繋がりやコラボレーションを可視化しているプロジェクトはいくつかあったので、参考になる方法がないか探してみた。 おすすめチャンネル欄を使う www.gugelproductions.de この記事では、あるチャンネルが別のチャンネルをおすすめチャンネル欄で紹介していれば、そこに繋がりがあると判定して、その繋がりを可視化していた。 こういうやつ けれどおすすめ欄には大抵サブチャンネルやグループのメンバーのチャンネルくらいしか入っておらず、逐一コラボ相手を載せる人は少ないので、この方法では不十分そうだった。 Twitter を使う datalion.com ここに載って

安全なウェブサイトの作り方を読んだので、理解した内容を自分なりにまとめておきます。資料 上記は3章構成になっていてそれぞれ長めの内容なので、ここでは3章の『失敗例』について、Ruby on Rails ではどうするかについてをまとめます。 SQL インジェクション OS コマンドインジェクション パス名パラメータの未チェック例（ディレクトリトラバーサル） 不適切なセッション管理例（セッション ID の推測） クロスサイト・スクリプティングの例（エスケープ処理） CSRFの例 HTTP ヘッダ・インジェクションの例 メールヘッダ・インジェクションの例 参考 SQL インジェクション 参考資料内の SQL インジェクション例を見て、Ruby on Rails ではどのように対策できるかを確認しました。 例えば、下記ような $uid, $pass をユーザ入力とし、SQL 文を動的に生成する場合

AWS クラウドでは Front-end をどのように捉えてサービスを展開しているのでしょうか？ 特に開発者や事業者にとって UI/UX やエッジでのクラウド利用が以前にもまして重要になってきています。本セッションでは AWS での Front-end 技術をおさらいしつつ、最新の機能にも触れてご紹介したいと思います。

前提として、私は営業組織でも開発組織でも働いた経験があります。 営業組織で学んだこと私は新卒でリクルートに入社し、キャリアの最初は「カーセンサー」という中古車メディア（当時からWEBが中心）の広告営業でした。 新規顧客開拓では都内の中古車店にひたすら飛び込む中で辛い経験も味わいながらも、噂に聞いていたリクルートの営業部隊を現場で体感できたのは非常に学びが多かったです。 私が働いていた当時、大規模な顧客向けシステムのリプレイスがありました。当時はシステムのことなど何もわからず、営業の立場として聞いたときには、「なんでこれまで慣れてきた画面を変えるんだ！」と思いましたし、リリース後にバグがあると「なんでこんな品質のものを開発部隊は当たり前に提供するんだ！」と激怒していたものです。「せっかく俺たちが（売上を）作っているのに・・・」と飲みながら話すことがよくありました。 何よりも、今動いているシス

「AWS ではじめるクラウドセキュリティ」を読んだ❗️とても良かった ＼( 'ω')／ 本書ではもちろん AWS のセキュリティサービスの機能など「サービスカットな観点」も学べるけど，それ以上に「セキュリティポリシーとは何か」や「どんなリスク分析フレームワークがあるのか」や「どういうセキュリティ管理策を検討するべきか」など，セキュリティ全般の知識を「ソリューションカットな観点」で底上げできる素晴らしい一冊だった📕 まさに本書の はじめに に載っている通りの内容だった💡 本書は、AWS のセキュリティを学ぶということ以上に、AWS を通じてセキュリティを学ぶということを主眼に執筆されました。 ちょうど最近仕事で AWS でのセキュリティ対策全般の設計と構築にゼロベースで取り組んでいて，僕自身の知識アップデートをするだけではなく，開発メンバーにも読んでもらえる本を探していて，まさにこれだ❗