noteは機械学習をどう活用している？MLチームの開発指針と取り組みまとめ 【2022年版】｜noteエンジニアチームの技術記事
本記事ではnoteのMLチームの取り組みについて、機能と概要をそれぞれ紹介します。 紹介する機能はnote全体の一部ではありますが、MLチームの全体像を掴むことができます。 ▼この記事でわかること▼ MLチームが取り組んでいる内容が全体的に理解できる note内でどのように機械学習が利用されているのかがわかる MLチームの全体的なアーキテクチャと開発指針を知ることができる 前提noteの取り組みを説明する前に、まずはMLチームの開発とアーキテクチャについて簡単に説明していきます。 現状の開発について 開発の規模 / 現在のアーキテクチャなどの影響もあり、「バックエンドエンジニア」と「MLエンジニア」の開発の垣根が薄い MLエンジニアは機械学習以外にも、バックエンド開発やアーキテクチャのリプレイスなど、多様な開発能力が求められる アーキテクチャ図2022年10月時点アーキテクチャを決定する上
放送大学と学位授与機構で情報工学の学位を取る（科目対応表付き）｜lumpsucker
はじめにこの記事では、放送大学で修得した単位を独立行政法人大学改革支援・学位授与機構に「積み上げ単位」として提出し、2022年8月に同機構から情報工学の学士（厳密は学士（工学）、専攻の区分：情報工学）を取得した際の記録についてまとめています。 執筆者のプロフィールとこれまでの経緯についてはこちらの記事をご覧ください。いわゆる文系SEだと思っていただければ大丈夫です。これまでに何本か記事を書いていますので、この記事では学位授与機構関連の部分に絞ります。 なぜ情報工学の学位が欲しかったのか放送大学は1学部6コース構成となっており、どのコースを卒業しても（＝例えば情報工学っぽい科目だけを取っても哲学っぽい科目だけを取っても）得られる学位は一律「学士（教養）」というものになります。せっかく情報科学・情報工学に全振りした履修をしたのに（教養）では少々寂しいということで、学位授与機構の「積み上げ単位」
note版 突然画力が伸びだした時、僕が発見した事｜安倍吉俊
これは、僕のYouTube動画の台本です。台本、というと、これを朗読しているみたいですが、これをこのまま読み上げているわけではなく、話す内容を整理したり、それを頭に入れるために、まずこのくらい書かないといけないので、コツコツと文字を打って、何度も読み返して、それから話すようにしています。 普段はもう少しメモ書きに近いのですが、今回はしっかり書いたので、noteに置いてみます。 動画はこちらです。あっ、台本の時とタイトル違う……。 これは、僕の予備校時代のある気づきに関する話です。漫画やイラストではなく、鉛筆の石膏デッサンの話ですが、イラストでもこの考え方はそのまま使えます。 絵は基本的には手を動かさないと上手くなりません。でも、ただ枚数をこなしても、上手くなるとは限りません。予備校時代、何年も浪人していて、でもあるレベルで止まってしまう人もいたし、現役生でスイスイと上達していく人もいました
刀・森岡毅氏が語る、どんな戦略でも使える“武器”とは
凡人と狂人、その両方を理解せよ 私の「消費者理解」のキーワードは、「凡人」と「狂人」です。消費者を理解するには「凡人」と「狂人」の両方をそれぞれ深く理解することだと思います。 「凡人」とはカテゴリーを代表する人、つまり一般的な人ということです。たとえばアウトドアなら、「数カ月に1回、家族を連れてキャンプに行く」ような人が当てはまりますね。カテゴリーにおける平均値のユーザーがやることを、まずは徹底的に理解します。 「狂人」とは、そのカテゴリーの中で、エキセントリックにそればかりやっている人。脳科学者の方とも何度かお話ししたことがあるのですが、「凡人」と「狂人」は、脳の構造自体は同じだと考えています。でも、欲求の強さが違う。欲求が強ければ強いほど、欲求を満たすためのあらゆるコストがその人の中で正当化されるので、“狂人行動”に出るというわけです。 ゲーム、パチンコ、釣り……あらゆるカテゴリーにデ
【保存版】「もうデザイナー用の最強チートシート作っちゃおうよ」と現役デザイナー4人で超便利サイト情報を集約してみた20211017更新｜ryota_funakoshi
【保存版】「もうデザイナー用の最強チートシート作っちゃおうよ」と現役デザイナー4人で超便利サイト情報を集約してみた20211017更新 こんにちはデザイナー社長の船越です！久々のnote投稿ですが、ツイッターを見ていてデザイナー初学者の人から 「どこから画像を引っ張ってくればいいかわからない😭」 「日々の情報収集どうすればいいの？🤔」 という悩みをよく見かけます。そこでデザインオタクの僕が、普段見ているサイトや参考になる選りすぐりの情報を全部まとめました！デザイナーのクオリティと速度は引き出しで決まると僕は考えています。このまとめを見て皆さんの学習と仕事が少しでも捗るようになれば嬉しいです！たくさんのデザイナーさんの役に立つ記事にしたいため、「このツールも便利だよ！」というのがあればぜひコメントで教えてください！ 日々こちらは更新して行く予定なので困った時は是非参考にしてもらえると嬉し
これから推薦システムを作る方向けの推薦システム入門｜masa_kazama
イントロ「Amazonのこの商品をチェックした人はこの商品もチェックしています」や「YouTubeのあなたへのおすすめ」、「Twitterのおすすめユーザー」などのレコメンド機能は多くのWebサービスに組み込まれております。そのレコメンドによって、ついつい商品をたくさん買ってしまったり、夜遅くまで動画を見てしまった経験はないでしょうか。 この記事では、レコメンドシステムの裏側はどのような仕組みになっているのか、そもそもレコメンドとはどういうものなのかを具体例を交えながら俯瞰できればと思います。レコメンドシステムのアルゴリズムの詳細には触れず、ビジネスにおいてどのような形で実装されているかにフォーカスしています。ネット上に公開されているレコメンドに関するスライドや記事、論文のリンクをまとめましたので、アルゴリズムの詳細などはリンク先の記事でご確認ください。 対象の読者は、自社のサービスにレコ
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