ビジネスとオープンソースの狭間で 〜 Embulk の場合 (前編)
2023 年はビジネスとオープンソースの関係が難しくなった年であったように思います。 6 月には、フルタイムの Ruby コミッターとして研究開発を行っていたお二人がクックパッド社の人員削減の影響を受けたことに端を発して、オープンソースに深く関わってきた一部のソフトウェア・エンジニアを中心に、ビジネスとオープンソースの関係について議論がありました。 8 月には HashiCorp 社が自社のオープンソース製品群のライセンスを Business Source License 1.1 (BSL) に変更したことも話題になりました。 また 2023 年は、一年を通して大規模言語モデル (Large Language Models; LLM) が話題になった年でもあり、ビジネスにも大きな影響がありました。 大規模言語モデルとオープンソースの関係に焦点を絞っても、「非オープンソースのライセンスで公開
ネット上に氾濫する自己組織化マップ（SOM）の情報を俺が整理する【随時更新】 - Qiita
【こちらの記事は新しい情報を見つけ次第、更新していきます。また皆さんからの「こんなのもあるよ！」も大歓迎です！】 はじめに 皆さんは自己組織化マップもしくは自己組織化写像（Self-Organizing Maps: SOM）と呼ばれる手法をご存知でしょうか？多変量データの可視化などに使われるアルゴリズムで、現在の機械学習やデータ解析ブームの遥か昔から使われてきました。 しかし、私が思うにSOMは非常に「初見殺し」な手法です。SOMについて学ぼうとする人の多くは、ネット上のあらゆる種類の情報に惑わされ、用途に対してあまり適切な説明がされていないテキストで学んでしまうことも少なくありません。その理由は大きく2つあります。 二つの解釈があり、それぞれで適切な運用方法も異なる SOMには脳機能のモデル化というサイエンス的な側面とデータ解析という工学的な側面があります。元々は前者の発想で考案されたも
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