[Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～一流のデータサイエンティストを例に～ - Qiita
「機械学習が出来るようになりたい」そう思いつつも、中々身についた感じがしない。 そんな方々に向けて、Kaggleで公開されているデータ分析の手順を追いかけながら、そこで必要とされている知識を解説したいと思います。全体像を把握することで、より理解が進むはずです。 1. データを分析するために必要な統計的知識 機械学習の目的は未知の事柄を推定することです。そのために既にあるデータから何らかの法則性を見つけ出す為に様々な手法が考えられてきました。 統計学はご存知でしょうか？ 機械学習はデータを扱うという点で統計学と深い関係があります。平均値や標準偏差などは聞いたことがあると思います。統計学はそれらの情報をこねくり回すことによって、限られたデータから本当の全体像を推定します。例えば、選挙の結果を開示前に知りたいときに、投票者全員に聞ければ良いですが、そうもいきません。そこで、統計学は様々な方法を使
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Githubにある15万のプロジェクトを分析してわかった、成功しているチームが持つ5つの法則 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Image by Tim Lucas <ピックアップ記事>Part 1: What makes teams successful? ソフトウェア開発プロジェクトを共有できるサービスGithub。ここには日々、数多くのプロジェクトがアップされ、共有されています。 今回のピックアップ記事では、バーモント大学のMichael Klung氏とJames Bagrow氏が発表した論文が紹介されています。この論文では、Github上にある任意の約15万のプロジェクトを選択。 これらプロジェクトに関わるレビューやコメント等のチーム運営に関わる要素を分析し、チームが成功する要因を導き出したとのこと。また、ここでは成功しているチームを「ハイインパクトチーム」と呼び、このチームの特徴を5つ挙げています。 記事では以下の5点の分析結果を述べています。 1. ハイインパクトチームの多くが比較的大人数のものである。
気づかぬうちに増える仕事を減らす取組み - ワザノバ | wazanova
https://codeascraft.com/2014/12/22/engineering-rotation/ 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約2時間前 「このタスク、思ったより時間がかかったな。」となるのはよくあることですが、仲間と仕事をするということは皆で大きなことを成し遂げているということなのだというそもそものメリットは空気のように忘れがちで、ある程度の非効率は避け難く生じるし、それが目につくのでストレスの元。どう解消するか？ 元Quoraのリードエンジニアで、現在Quipに勤務するEdmond Lauは、"Hidden costs that engineers ignore”"と題したブログのエントリーにおいて、 コードの修正だけでなく、別のメンバへの説明の時間はかかる。 単純に分量で
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言語処理100本ノック 2015
GunosyのUIを徹底的に分析してリデザインしてみた
