【20選】俺が唸ったOSS・GitHubリポジトリ！Web企業で働くエンジニア達に聞きました - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
【20選】俺が唸ったOSS・GitHubリポジトリ！Web企業で働くエンジニア達に聞きました さまざまな企業のエンジニア20人に、リポジトリの中から「これは素晴らしい」「他のエンジニアにもぜひ使ってほしい」と思うものを紹介してもらいました！ GitHub上に存在するリポジトリや、その他の場所に存在するものまで、オープンソースソフトウェア（以下、OSS）は世の中に星の数ほど存在します。利便性の高さから世界中の開発者が利用していますが、反面その種類の多さから、どれを使ったらいいのかわからないという方もいるでしょう。 そこで本企画では、企業のエンジニア20人に、さまざまなリポジトリの中から「これは素晴らしい」「他のエンジニアにもぜひ使ってほしい」と思うものを紹介してもらい、その理由を解説していただきました。 使って便利なだけでなく、コードを読んで技術研鑽に活用するもよし。ぜひご一読あれ。 ※各カ
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは（2017年夏版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書
chainerでニューラルネットを学んでみるよ(chainerでニューラルネット2) - 人工言語処理入門
前回の記事ではchainerのインストールからサンプルコードを使って画像識別問題を解くところまでやりました。 hi-king.hatenablog.com 今回の記事では回帰・分類問題用のシンプルなニューラルネットの作り方をやろうと思います。andとxorの論理式を学習させます。chainerでの実装の学習と、あとニューラルネットの教育目的に使いやすいなーと思ったので。2層のニューラルネットまで段階をふんで解説してるんですが、プログラム読むほうが得意、って方は一番最後のコードを先に読んだほうがわかりやすいかもしれません。 追記(7/13)型チェック chainer1.1.0から型チェックが入ったので(https://github.com/pfnet/chainer/pull/95)、識別にはfloat32を入力してint32を出力、回帰にはfloat32を入力してfloat32を出力、とい
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