尤度とはなんだったのか
TL;DR Ubie という会社で働いていて尤度とかを改めて見直す機会があったのでブログにまとめておく 尤度主義のような、自然と使っていたが明示的には知覚できてなかったものの存在を知った 主義や哲学に関しても言及するが、それらの良し悪しについて述べるものではない 4/1 から Ubie という会社に入社して、データ分析的な仕事やコードを書いたり楽しく働いている。 保有するデータのそのものが面白くて、今のところ主にこれを改善していくところに関わっていて、機械学習的な内容はあまりやっていない。 仕事をしていると尤度とかよく使うが、使っているうちにこれまで雑に理解してた部分が散見されたので、そもそも尤度とはなんだったのかをちょっと復習している。 色々調べていくとだいぶ広くて深いところに入り込んでしまいそうになるので、現在の理解を一部ブログにて整理しておこうというのがこのエントリである。 技術的に
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
Deep Learning with Python を読んだ
TL;DR Deep Learning with Python を読んだ よく書かれている本で、特に初学者〜中級者が Keras を使ってモデル構築ができるようになるには最適 扱っているトピック自体は他の本と比べてそこまで変わっていないが、一つ一つの質は高い 個人的には Keras の実装の話などをもっとして欲しかった Keras 作者の Chollet 氏が書いた deep learning 本ということで、どんな内容なんだろうと思って読んでみた。 結論から言うととてもよく書けている本で、対象読者は Keras を使って deep learning を始めたい（始めてみた）という人かと思う。 どんな経緯で出した本かとかそういうのは全然知らないが、deep learning が使えるようになるための getting started となる決定版を書いたぞ、という印象を受けた。 自分としては
Ubie 株式会社に入社します
TL;DR 求職活動の結果 Ubie 株式会社に入社することにしました 決め手は「ストーリーを語りたくなるような仕事ができそう」だから エンジニアも絶賛募集中なので、一緒に働きましょう！ https://note.com/ubie/n/n454a0d04a1eb 最近は求職活動に勤しんでいましたが、色々な人に話を聞いたり実際に選考を受けた結果 Ubie 株式会社 に入社することにしました。 このエントリは、私の求職活動を振り返りつつ、その過程でお世話になった人々への報告に代えさせていただこうというものです。 求職活動の経緯に関しては以下をご覧ください。 ついに求職活動をすることにしました。 機械学習エンジニア/リサーチャーのポジションで求職中です。 関係各位の方々、よろしくお願いします。 詳しくはブログで！https://t.co/2X2SuHyE5G — Yohei KIKUTA (@y
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