社内のプロダクトマネージャーやイノベーターに向けて話した内容です。 価値の探索に適したチームとその作り方について話しました。 口頭でフォローした内容も多いですが、スライドが参考になると嬉しいです
この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2022 の6日目の記事です。 AI事業本部の黒崎(@kuro_m88)です。CyberAgent Developers Advent Calendar 8回目の参戦です! 今年はCloudflare Zero Trustを利用してオフィスでもリモートワークでも安全に必要な人だけが開発環境にアクセスできる仕組みを作ったので、それについてご紹介します。 開発環境におけるアクセス制御の課題 私が所属するサイバーエージェント AI事業本部の小売DX部門では様々な小売企業のアプリやCDPと呼ばれるデータ基盤の開発をしています。 事業内容についてはこちらをご参照ください。 この組織では、立ち上げから2年以上が経過し、組織として抱えるプロジェクトやメンバ、職種がかなり多くなってきました。 大きな組織の中で複数の顧客
はじめに この記事はNuco Advent Calendar 2022の5日目の記事です 対象読者 Pythonが注目されている理由のひとつは機械学習プロジェクトの主要な開発言語であるからといってもよいでしょう。多くの企業の業務システムのAIの開発言語はPythonです。そんなPythonの学習を始めてある程度文法の理解が進んできて、機械学習に触れてみたい方を対象にしています。 Pythonの基本文法を理解している 機械学習を始めてみたい チュートリアル概要 Pythonは長年機械学習で使用されているので、ライブラリも豊富にあります。本記事では機械学習用ライブラリのscikit-learn(サイキット・ラーン)を使用して教師あり学習を行い住宅価格を予測してみます。 何ができるようになるか 機械学習で使われる基本的な用語を理解し、学習の全体像をつかめるようになります。 機械学習の目的 機械学
デジタル庁では「誰一人取り残されない、人に優しいデジタル化」を実現するため、継続的に「ウェブアクセシビリティ」の向上に取り組んでいます。この度、ウェブアクセシビリティに初めて取り組む行政官の方や事業者向けに、ウェブアクセシビリティの考え方、取り組み方のポイントを解説する、ゼロから学ぶ初心者向けのガイドブックを公開します。 優しいサービスのつくり手になる一助として、ぜひご活用ください。 公開の背景ウェブアクセシビリティの向上に取り組むには、非常に専門的な複数の規格とガイドラインをそれぞれ確認する必要があります。そのため、適切なやり方がわからないままに、現在は間違っている対応の踏襲、不要・過剰な対応、不適切な対応をしてしまうことがあります。ウェブサイトだけではなく、申請・手続等のデジタルサービスの重要性が増す中で、最新の技術動向を踏まえた、初心者が学習できる行政機関向けの研修資料が不足していま
「いつか読もう」はいつまでも読まない。 「あとで読む」は後で読まない。 積読をこじらせ、「積読も読書のうち」と開き直るのも虚しい。人生は有限であり、本が読める時間は、残りの人生よりもっと少ない。「いつか」「そのうち」と言ってるうちに人生が暮れる。 だから「いま」読む。 10分でいい、1ページだっていい。できないなら、「そういう出会いだった」というだけだ。「いま」読まないなら、「いつか」「そのうち」もない。 本に限らず情報が多すぎるとか、まとまった時間が取れないとか、疲れて集中できないとごまかすのは止めろ。新刊を「新しい」というだけの理由で読むな。積読は悪ではないが、自分への嘘であることを自覚せよ。「いま」読むためにどうしたらいいか考えろ。「本」にこだわらず読まずに済む方法(レジュメ、論文、Audible)を探せ。難解&長大なら分割してルーティン化しろ。こちとら遊びで読書してるんだから、仕事
AWS Startup ブログ スタートアップのためのコンテナ入門 – AWS Fargate 編 こんにちは、スタートアップ ソリューションアーキテクトの松田 (@mats16k) です。 前回「スタートアップのためのコンテナ入門 – 導入編」という記事を公開致しましたが、今回はスタートアップ企業に特におすすめな AWS Fargate についてご紹介します。 前回もお話しましたが、「そろそろコンテナやった方がいいか?」「なんとなく使い始めたけれどこれでいいのか?」「コンテナ自体は分かったけど、サービスでの利用に踏み切れていない」といった漠然とした課題感をお持ちの方は「スタートアップのためのコンテナ入門 – 導入編」から目を通して頂ければと思います。 ※ 本記事は Amazon ECS を前提に書かれております。(執筆時点では Amazon EKS に未対応であったためです。)Amazo
はじめに この「Pythonで基礎から機械学習」シリーズの目的や、環境構築方法、シリーズの他の記事などは以下まとめページを最初にご覧下さい。 本記事は、初学者が自分の勉強のために個人的なまとめを公開している記事になります。そのため、記事中に誤記・間違いがある可能性が大いにあります。あらかじめご了承下さい。 より良いものにしていきたいので、もし間違いに気づいた方は、編集リクエストやコメントをいただけましたら幸いです。 本記事のコードは、Google Colaboratory上での実行を想定しています。本記事で使用したGoogle ColabのNotebookは以下となります。 01_linear_regression.ipynb \newcommand{\argmax}{\mathop{\rm arg~max}\limits} \newcommand{\argmin}{\mathop{\rm
皆さんは、微分積分というものを覚えておいででしょうか。 記憶力のある人なら「xを微分せよ」「定積分を求めよ」みたいな問題文やグラフの傾きを求めたことなどを覚えているかもしれません。しかし、それ以上に「何の役に立つのかさっぱり分からなかった」という記憶がある人の方が多いかもしれません。 そこで今回は「こんな風に役立つんだぜ」という文章問題を考えてみました。微分積分はいらない子じゃないんやで。 ライター:キグロ 5分間で数学を語るイベント「日曜数学会」や数学好きが集まる部室みたいなもの「数学デー」の主催者。数学の記事を書いたり、カクヨムで小説を書いたりしている。 問題 タカシ君はこたつでぬくぬくするのが大好き。好き過ぎて「温まりきっていないこたつ」には我慢なりません。「冬の朝、電源を入れてからしばらく待ったつもりだったけど、こたつに入ってみたらまだ寒かった」という悲劇はもう勘弁。そんな目にあう
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