首や肩に優しい海外出張に便利な道具達ちょくちょく人に海外に行くときに持って行った方が良いものを聞かれるので、メモがてら書いておきたいと思います。首や肩を痛めてから、色々と試行錯誤をしているのですが、ある程度形になってきたかなと思うので愛用品を紹介したいと思います。 一般的旅行用品トランクを整理する系は、無印良品にお世話になっています。 定番ですが、吊るして洗えるこのポーチはタオルハンガーに引っ掛けて置けるので良いですね。
オライリーから「仕事ではじめる機械学習」が出版されます
どういう本なの？まえがきのスクリーンショットを貼りましたが、この本は多くの機械学習の本とは異なり、機械学習の実務で使えるようになるために知りたい、機械学習を含めたシステムのアーキテクチャや機械学習プロジェクトの進め方、効果検証をどうするのかということをまとめました。 めざすところのイメージ既に多く刊行されているTensorFlowやChainerでディープラーニングをしてみようというものでもなければ、機械学習の理論をわかりやすく解説するといった類のものでもありません。ゼロから作るDeep LearningやCourseraのMachine Learningで学んだけど、実際の仕事に活かすにはどうしたら良いだろう？という疑問に答えているつもりです。また、大学の講義などで機械学習は学んだけど、実際仕事で機械学習のプロジェクトを進めるときはどうすればいいんだろう？という人にも得るものがあると思い
Pythonの環境構築を自分なりに整理してみる
機械学習ブームなどにより、 Python を触り始める Rubyist が増えてきたと思います。その際に問題になりやすいのが環境構築です。Rubyだと rbenv がデファクトスタンダードになっているのに、なぜか Python に… 私の立ち位置もともとは、数年前まで 年に一回Python3でNLTKやらscikit-learnやら機械学習や自然言語処理の環境を作ろうと試みては失敗してPython使うものかと思っていた人でした。それが、Anacondaで環境導入すると、面倒なことは何も考えずに済むということを知り、CookpadではAnacondaを前提に環境構築を勧めていました。 今は、ymotongpooに「郷に入っては郷に従え」と言われたため、pip+virtualenv/venvで全てをこなしていますが、これで困ったことは特にありません。macOS, Windows, Linuxそ
OSSベースの機械学習が強い理由
英語版はこちら。 TensorFlowの登場以降、OSSベースの機械学習の盛り上がりは加速しています。Kerasの作者のFrançois Cholletさんの言葉が、この状況を非常に端的に表しています。これだけでも十分だとは思いますが、この記事では、なぜオープンソースの機械学習が強いのか、最近のどういった流れがあるのかを整理したいと思います。 tl;dr機械学習やDeep Learningのフレームワークが充実してきた論文が査読前に公開され、他社も簡単にアルゴリズムの検証ができるようになった多くのプレーヤーの参戦により、アカデミアでの機械学習の研究がレッドオーシャン化した他社にないアルゴリズムで一発勝負、実装は秘密、というアプローチが厳しい牧歌的な時代5年前10年前の世界では、先端の機械学習に取り組んでいるのは大学などの研究室、大企業の研究所や一部の先進的な企業がほとんどでした。特に、ラベ
サイバー攻撃としてのフェイクニュース
このポストは、最近もやもやっと思っていることを吐き出したポエムである。厳格なファクトチェックを経たものと期待しないで欲しい。 tl;drサイバー攻撃としてプロパガンダをばらまくことを行うハッカーグループがいる彼らはfake newsサイトをいくつも作って選挙等に介入している不正アクセスして得た結果を、自分たちに有利な情報をフィルターしてWikileaksに流し、ニュースの情報源をコントロールしている本文ここ最近、日本でも”fake news”という単語を聞くようになってきた。僕が聞いたのは、rebuild.fmでその単語が出てきたときだったが、何故出演者がFacebookも引き合いに出して、怒りを感じているのかがわからなかったので少し調べてみた。もちろん、足りない視点などあるとは思うので、見つけたらこっそり教えて欲しい。 日本語でフェイクニュースや偽ニュースと言うと、虚構新聞のことか、とか
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Thinkpad X1 Carbon (2017)をWindows 10/Ubuntu 17.04デュアルブートにした
