フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
Webプログラマと数学の接点、その入り口
フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
YAPC::Asia で「ウェブエンジニアのローレベルプログラミング」という発表をしました | tech - 氾濫原
ちょっと時間に対して話したいことが多すぎて、各分野での掘り下げが足りなかったとは思いますが、一通り下のほうまで盛りこみました。 電子工学について：自分は学校で電子工学を体系的に学んだことはありません。 YAPC 会期中はそこらへん歩いてます。
ITPro Challenge 2008 で講演しました＆資料公開: blog.bulknews.net
ITPro Challenge 2008 で講演しました＆資料公開 日経BP さんのイベント ITPro Challenge! にご招待いただきまして、Why Open Matters という話で講演させてもらいました。 Why Open Matters It Pro Challenge 2008View SlideShare presentation or Upload your own. (tags: itprochallenge) 他の皆さんの話もとてもおもしろくて、とくに奥地さんのかわりのきかないエンジニアになる話、金子さんのシミュレーションプログラミングは興味深かったです。Winny の技術 本にサインしてもらおうとおもったんですが引っ越しのごたごたでどこにいったか見つけられず、かないませんでした。 懇親会・２次会も楽しめました。会場に来ていたオライリージャパンのWさんが ELL
DO++: 機械学習による自然言語処理チュートリアル
自然言語処理のときに使う機械学習手法のテクニックをざーっと２時間程度で紹介してほしいとのことだったので今日話してきました。基本的に、そんなに頑張らなくても効果が大きいものを中心に説明（特にパーセプトロンとか）を説明してます。 紹介した手法はパーセプトロン、最大エントロピー、正則化、多クラス分類、系列分類（CRF, Structured Perceptron）などなどです。どれも一かじりする感じで網羅的に見る方を優先してます。個々の詳しい話はそれぞれの文献や実装などを当たってみてください。 スライド [ppt] [pdf] ここで話しているのは線形識別モデルの教師有り学習が中心で教師無し学習（クラスタリングなど）など他の自然言語処理を支える技術は省いてます。 こういうのを使って（使わなくてもいいけど）どんどんアプリケーション作らないといかんね。 Tarot is not used to ma
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