Launchable の人とカジュアル面談した
TL;DR 興味があったので Launchable の @yoshiori さん @draftcode さんとカジュアル面談をした テストをはじめとしてソフトウェアエンジニアリングの生産性をデータドリブンで改善していくというのはめちゃ面白そう 自分は現段階では転職意思がないけど、機械学習エンジニアで興味ある人は言ってくれればおつなぎします！ Ubie Discovery に転職して一年半が過ぎた。 日々楽しく働いているのだが、ご時世も相まって外の情報を得ることが少ないのはちょっと残念だなぁと思うことがある。 他の会社の人の話を聞くのは面白いしためになることも多いので、またそういう活動も少しずつやってみようかなと思い始めた。 そんな折に Launchable https://www.launchableinc.com/ で Machine Learning Engineer の positi
無職を支えるお金
TL;DR 一年間無職生活をした結果 2,973,667 円掛かった 独身プログラマなら少し働けば貯めることができる額なので、気軽に無職になって人生をやっていこう！ 201901末に退職をして丸一年経った。 無職になったときの裏の目標の一つとして、無職期間に必要になった費用を記録してそれを公開するというものがあった。 別に大した理由はないのだが、無職になりたいという前途ある人々の参考となればこれ幸い、とか考えていた。 ということで結果発表をしようと思う。 ちなみに自分は最近ちょっと働いているので丸一年無職をやり切ったというわけではないのだが、働いてるのは結婚式が無限集金システムで現金が足りなくなるのでその補填というためなので、生活費には充てていない。 ということで、一年間無職をするのに必要なお金、という意味では自分の実績値をそのまま使うということで問題はないだろう。 基本的には税金から生活
機械学習をやる上で線形代数のどのような知識が必要になるのか
TL;DR 「機械学習をやるなら線形代数はやっとけ」的な話が出るけど具体的な話があまり見当たらない 研究でなく実務レベルで機械学習を扱う場合にどのような線形代数の知識が必要になるのか考えてみた 高校でやるベクトル・行列＋αくらいあれば概念的には十分で、計算が苦じゃない基礎体力が重要では？ 機械学習が流行ることで、機械学習に必要な数学的基礎にも話が及ぶことが多くなってきている。 特に、線形代数や微積に関しては基礎を押さえとけみたいなことを言う人が結構いる気がする。 中身のない話をしたい場合はまあそれだけでもいいのだけれど、具体的に何が必要になるのかを説明してくれてる人はあまりいない。少なくとも自分の観測範囲では。 レベル感が様々なので万人に通用する議論はできないのはしょうがないが、「自分としてはこれは必要だと思っている」みたいな意見は聞いてみたい。 自分の考えはどうだろう、ということで線形代
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過去に XXX をしておけば良かった、という命題は真か偽か