「BigQuery ML」：SQLで機械学習ってどういうこと？試しにSQLでロジスティック回帰を書いてみた。 はじめにGoogle Cloud Next 2018でBigQuery MLが発表されました。 文字通り、「BigQuery + 機械学習(Machine Learning)」を実現するもののようです。さっそく試してみたので、どんなものなのかと、その原理（の一部）を紹介したいと思います。この記事ではBigQuery MLの紹介と、それを直接SQLでやったらどのくらい大変かを見てみます。 BigQueryとは？BigQuery は、Google が提供するサーバーレスでスケーラビリティに優れた、低コストのエンタープライズ向けデータ ウェアハウスですとあるように、Googleのクラウドサービスの一つで、大規模なデータを貯めておくことができ、大量のデータに対しても分散して高速なデータの取

ソフトウェア開発では、バグの数をゼロに近づければ近づけるほど、セキュリティが高くなるとされています。しかし、かなり特殊な条件下でしか発生しないバグについては発見するのも困難で、バグを全てつぶすことは不可能とも言われています。ニューヨーク大学タンドン工科校で計算機科学の助教を務めるブレンダン・ドーラン＝ギャビット氏らの研究チームは、ソフトウェアのセキュリティを高める方法としてバグを減らすのではなく、「偽のバグ」をプログラム内に大量に埋め込む方法があることを示しました。 [1808.00659] Chaff Bugs: Deterring Attackers by Making Software Buggier https://arxiv.org/abs/1808.00659 Cramming Software With Thousands of Fake Bugs Could Make It

プログラムに意図的にバグを埋め込んで、内在するバグ数を把握するという方法。 この問題が結構苦手だったが、とあることに気づいてから苦手ではなくなった。 苦手だったのは、次のような暗記しなければならない公式が存在したため。 あるプログラムに内在する固有のエラー数をE個あるとし、このプログラムに意図的なエラーをS個だけ埋め込むとする。 このプログラムをテストして、固有のエラーをe個、意図的なエラーをｓ個検出できたとき、 Ｅ＝Ｓ・e/s から、内在する固有のエラー数を推定できる。 これが非常に忘れる。ということで、次のように考えてみた。 テストする前の、固有のエラー数と意図的なエラー数の比 と テスト後に、検出できた固有のエラー数と意図的なエラー数の比 は等しい。つまり、 E:S=e:s が成り立つ。これだけを覚えればよい。つまりこの比を覚えれば、先の、 Ｅ＝Ｓ・e/s が容易に導けるというもので

鉄道では個人の注意力だけでなくシステムにより安全を確保している。 写真は「タブレット閉塞式」のタブレットを交換する様子。１つの区間にはタブレットを持った列車しか進入できないため、衝突事故を防ぐことができる。（作者 Spbear [CC BY-SA 3.0 ], ウィキメディア・コモンズより） こんにちは、エムスリーでソフトウェアエンジニアとして働いている小本です。 私は基盤開発チームという、エムスリーの複数のサービスにまたがって使われるシステムを開発・運用するチームに所属しています。 基盤開発チームが担当するシステムの１つに、会員向けメルマガの配信システム「メールコンシェルジュ」があります1。 エムスリーはメールコンシェルジュで１日数十万通のメルマガを配信しており、機械学習でメルマガを最適化する施策2などもメールコンシェルジュの存在が前提になっています。 このようにエムスリーにとって重要な

テレビCMでもおなじみのフリマアプリ「メルカリ」におけるマーケティング事例を紹介。今までメルカリは、どのように成長していき、どのようなマーケティング施策を行って利益を生み出しているのだろうか。 7月27日、メルカリとメタップスリンクスの共催セミナーが開催され、メルカリの坂田氏より「アプリとモバイルウェブの統合的モバイルマーケティング戦略」というテーマで講演を行った。 メルカリは2013年に創業、現在約650名の従業員を抱えている。メルカリアプリの国内におけるダウンロード数は約7,100万件、月間の利用者は1,050万人、流通総額は938億円超（2018年1月～3月）にも及ぶ メルカリの原動力は、「メルカリというブランド認知」が大きいところにある。2014年から開始した「テレビCM」の反響でサービスの認知度が上がり、そこから、メルカリの検索ボリュームが爆発的に上がっていった。 メルカリのカテ

IoTデバイス用プログラミング言語「Eclipse Mita」登場。C言語へ変換、組み込み開発を容易に Eclipse Mitaでは、IoTデバイスをプログラミングする際に面倒になりがちな、センサーの読み取りやネットワークデバイスの制御といった低レベルかつデバイスごとに異なる部分をプラットフォームごとに吸収する仕組みを持ち、IoTデバイスにおいてもモダンなプログラミングを実現できるとのこと（プラットフォーム吸収部分のドキュメントはまだ準備中のようです）。 また、イベントループを用いることでプログラミングモデルを分かりやすくするなど、組み込み開発を経験したことのないプログラマでも容易にIoTデバイスのプログラミングができるような言語設計になっています。 Eclipse MitaのコードはC言語として出力されるため、多くのIoTデバイスに対応できる見通しです。 Eclipse Mitaの発表に

ビューポートを使った単位（vw, vhなど）は、特にスマホの各ブラウザにおいて複雑です。例えば、vwのスクロールバーを考慮する必要がありますか？ サイトのナビゲーションやページコントロールはどうでしょうか？ それらは計算に含まれますか？ スマホで要素をビューポートの高さいっぱいに表示したいのに、期待通りに表示されない時の解決方法を紹介します。 The trick to viewport units on mobile 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 ビューポートの高さ（vh）の仕様 高さいっぱいの要素を表示する方法 ビューポートのリサイズにも対応する ビューポートの高さ（vh）の仕様 W3Cの仕様では、ビューポートの単位をどのように計算するかは漠然としています。スマホでは高さが重要になることが多いので、ビューポー