"Designing Data-Intensive Applications"は濃密すぎる一冊だったので2018年の自分にも読んでもらいたい
"Designing Data-Intensive Applications"は濃密すぎる一冊だったので2018年の自分にも読んでもらいたい 分散システムに関する理解を整理するための一冊として素晴らしい、という声があり気になっていた "Designing Data-Intensive Applications" を一通り読んだ： https://twitter.com/frsyuki/status/846431130437890049 僕のような「用語としては知っている」程度の新人に「なぜそれが大切なのか」「なにが難しいのか」といったポイントを丁寧に説明してくれる、学びの多い充実の一冊だった。 冒頭では『早すぎる最適化（不要不急のスケーラブルなシステムの構築）は制約が増えてシステム設計が不自由になるだけなので無駄』という事実に触れ、適切なツールを選択することの重要性を説いている。本書が50
Yahoo!の異常検知フレームワーク"EGADS"
Yahoo!がOSSとして開発している異常検知フレームワーク "EGADS" (Extensible Generic Anomaly Detection System) について書いた次の論文を読んだ： Generic and Scalable Framework for Automated Time-series Anomaly Detection (KDD 2015) リアルタイムなデータをモデリングする種のアルゴリズムの実装とはどうあるべきなのか、という話は難しい。 僕も異常検知や情報推薦のためのアルゴリズムをパッケージ化してみてはいるものの、 時系列データの入力、モデリング、予測、出力といったコンポーネントをいかに切り分けて実装するか バッチとオンラインアルゴリズムのバランスをいかに取るか どこまで自動化して、どこにヒューリスティクスを取り入れる余地を残すか といった点は本当に悩ま
Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
Treasure Dataインターンにみる機械学習のリアル #td_intern
8月1日から9月30日まで、大学院の同期で小学生時代は落ち着きがなかった @ganmacs と、小学校の給食ではソフト麺が出なかった @amaya382 と一緒に Treasure Data (TD) Summer Internship に参加した。 Treasure Data インターンで最高の夏過ごしてきた #td_intern - memo-mode トレジャーデータでインターンしてた話 #td_intern - 水底 インターンの途中で1週間アメリカへ行ってしまうという事情を酌んだ上で採用していただき、限られた期間で物凄く適切な課題設定とメンタリングを行なってくださった@myuiさんには頭が上がらない。本当にありがとうございました。 TDインターン全体としての見どころは、 全方位ウルトラエンジニアで気を抜くと死ぬ環境 丸の内の一食1000円オーバーの飲食店事情 ラウンジの炭酸強めで
"Deep Work"を読んだけど微妙だったから皆は"How to Write a Lot"と"エッセンシャル思考"を読めばいい
"Deep Work"を読んだけど微妙だったから皆は"How to Write a Lot"と"エッセンシャル思考"を読めばいい ―と思いました。 MIT卒のコンピュータ科学者によって書かれた本『Deep Work: 大事なことに集中する』を読んだ。が、冗長かつ抽象的な内容で、非常に退屈な一冊だった。 主張 「集中して長時間、中断することなく知的作業を続けること (Deep Work) が生産性を高め、大きな仕事を成し遂げることにつながる」ということを言っている。構成としては、成功者たちの実例を示して主張に説得力を持たせた上で、実践にあたってのTips的な部分を延々と述べている。ざっくりまとめると次のような感じ。 『何かを作り出さなければ、成功しない』 自分のスキルは作り出した成果物で示せ 生産性を高めるためには『難しいが重要な知的作業をまとめて、長期間、中断することなくつづけること』が大
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