【Day-11】機械学習のチートシートを眺めたり、比べてみたり - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 11日目。 モデルを選び、試行錯誤しながら作っていく、そんな過程まで勉強してきました。 実装寄りの内容になったので、ここで一度機械学習界隈を俯瞰してみようと思いまして、調べると出てくる有名なチートシート Machine Learning Cheat Sheet (for scikit-learn) Microsoft Azure Machine Learning Cheat Sheet について、ここでまとめておきます。 用途ベースのMicrosoft Azure Machine Learning Cheat Sheet データベースのMachine Learning Cheat Sheet (for scikit-learn) 両者の違い 見て判断できるようにしておく 分類 blobs 三日月形 クラスタリング blobs 三日月形 まとめ 用途ベ
MQTTバージョン5の概要 2018年版 - Qiita
2018/12/11更新 COS(Candidate OASIS Standard)が11/16に発行されましたので、予想スケジュールをアップデートしました。 2019/3/10更新 3/8に、MQTTv5がついにOASIS標準になりました。 2019/3/22更新 MQTTv5の正式公開日が3/7となりました。 旧連載から約1年が経ち、MQTTバージョン5の標準化も完了が近づいて来ました。本稿では、最新の標準ドラフトに基づいて、MQTTバージョン5の要点解説をします。 なお、本稿は、v.3.1.1ベースでのMQTTプロトコルの知識がある方を対象として、そこからの差分を中心に解説しています。旧連載では、若干記述が古くて不正確な部分もありますが、一部はより深い解説をしていますので、適宜そちらも参照ください。 1. 今後の予想スケジュール 1.1. 標準化完了は2018年5月見込み →2019
ファシリテーション時の「頭の中の枠」と「ボードの中の枠」 - Holidays in the Sun
先日、自社イベント会場で行われたイベントで、普段ミーティングでファシリテーションを行うときに考えていることについてお話しました。 スキルハックfukuoka#2 https://skillhack-fukuoka.connpass.com/event/79252/ どんなこと話したの？ わたしは普段ファシリテーションさせてもらうとき、Open−Narrow−Closeモデルを頭に浮かべて、それぞれ「どのくらいホワイトボードの面をつかったか」で議論がどういう状態にあるかを捉えるように努めていますよ、というのが主な内容です。 以下、スライドで登場するキーワードについての補足です。 議論の生産性とは？ ※（ここでの議論はミーティングを指しています） このイベントのテーマは「生産性」だったので、改めて「議論の生産性」について考えてみました。そのものが成果を出すためのプロセスの一部なので、「ムダな会
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
キャッシュフレンドリーなステートレスアプリケーション設計について考える #CDN_Study - mizchi's blog
CDN_Study という勉強にいってきた。 https://http2study.connpass.com/event/81469/ そこで、Akamaiの方が、「個人の意見だけど、アプリケーション側がもっと基礎設計でステートレスでキャッシュフレンドリーな設計になってないといけないよね」という旨の発言をしていて、最近そのことにアプリケーションエンジニアとして同じようなことを考えていたので、書き出してみる。 SPAとかSSRとかフロントの不毛な話は出さないようにしてるが、主にサーバレス環境を意識している。 前提 世の中のアプリケーション内のモジュールは、Statefull or Stateless に分類でき、それをツリー状に表現できれば差分検知できる、という React の仮想 DOM 的な世界観が自分にある 以下の話は、基本的には Fastly のサロゲートペアーとそのためのミドルウェ
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