ブックマーク / postd.cc (8)

  • San Franciscoのアパート探しに役立つSlack bot制作記 | POSTD

    私は、BostonからBay Areaに数カ月前に引っ越してきました。Priya(彼女です)と私は、賃貸市場についてありとあらゆる怖い話を聞いていました。「San Franciscoでアパートを探す方法」をGoogleで検索すると、 たくさん のアドバイスがヒットすることからも、アパート探しの大変さがよく分かります。 Bostonは寒いです。でも、San Franciscoのアパート探しは怖いです。 大家さんが見学会を開くと、そこに必要な書類を全て持って行き、検討するだけでも自分から進んですぐに保証金を支払わなければならないと書いてありました。私たちが賃貸契約に関するプロセスを徹底的に調べてみると、アパート探しの多くはタイミングがカギだということが分かりました。何が何でも見学会を開きたいと考えている大家さんもいますが、そうでない人の場合、最初にアパートを見に来た人に貸す場合が多いです。成功

    San Franciscoのアパート探しに役立つSlack bot制作記 | POSTD
  • コードの半減期とテセウスの船 | POSTD

    プロジェクトが発展する際は、単純に新しいコードが古いコードの上に追加されているのでしょうか。もしくは、時間をかけて徐々に古いコードが新しいコードに置き換えられているのでしょうか。これを解明するために、手ごわい GitPython プロジェクトの助けを借りて、Gitプロジェクトを分析する 簡単なプログラム を構築してみました。履歴を年ごとに振り返り、 git blame を実行してみようと思ったのです(この処理を多少でも速くすることは簡単ではないと分かりました。しかし、ファイルのキャッシングを便宜的に含ませることや、変更された点を履歴から見つけること、 git diff を使って変更したファイルを無効にすることなどの詳細を、いつかお伝えします)。 頭がさえている時に、 テセウスの船 をダサくもじって、 “テセウスのGit” と名付けました。私は父親になって、ひどいダジャレを作れるようになった

    コードの半減期とテセウスの船 | POSTD
  • 機械学習に挑んだ一年間 – 機械学習について一から学び、仕事に活用するまでの道のり | POSTD

    この記事は、去年私が書いた「Machine Learning in a Week(機械学習に挑んだ一週間)」という記事の続編です。その記事では、私が5日間集中的に機械学習を学び、のめり込んでいった経緯について説明しています。 機械学習に挑んだ一週間 一般の人にとって機械学習の分野に足を踏み入れるのは、無謀なことに思えるでしょう。medium.com 私は順調なスタートを切った後も、時間を見つけて勉強を続け、およそ一年後には、仕事機械学習を活用した初プロジェクトを立ち上げることができました。そのプロジェクトでは、さまざまなタイプの機械学習や自然言語処理(NLP)の技術を駆使して、 Xeneta の 潜在顧客の特定 を行っています。 趣味でやっていたことが仕事になって、とても嬉しかったです。 同時に、仕事として機械学習を利用するのは博士号を持つ限られた人だけだ、という思い込みも払拭されました

    機械学習に挑んだ一年間 – 機械学習について一から学び、仕事に活用するまでの道のり | POSTD
  • Pythonコードを使用して、Pythonコードを書く方法を人工知能に学習させる | POSTD

    ここでは少しの間、自律走行車のことは忘れてください。物事は深刻になってきています。この記事では、独自のコードを書くマシンを作ることに的を絞って話を進めていきたいと思います。 GlaDoS Skynet Spynetを使用します。 具体的に言うと、Pythonのソースコードを入力することで、自分でコードを書くように、文字レベルでのLong Short Term Memoryニューラルネットワークを訓練していきます。この学習は、TheanoとLasagneを使って、EC2のGPUインスタンス上で起動させます。説明が曖昧かもしれませんが、分かりやすく説明できるように頑張ってみます。 この試みは、 こちらの素晴らしいブログ記事 に触発され行うに至りました。皆さんもぜひ読んでみてください。 私はディープラーニングのエキスパートではありませんし、TheanoやGPUコンピューティングを扱うのも初めてで

    Pythonコードを使用して、Pythonコードを書く方法を人工知能に学習させる | POSTD
  • どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか? : 様々なやり方で計算の高速化を図る | POSTD

    どうすればPythonJuliaと同じくらい速く動かせるのか? : 様々なやり方で計算の高速化を図る JuliaPython 科学技術計算には、Pythonなどの言語よりもJuliaを使った方がいいのでしょうか? http://julialang.org/ に載っているベンチマークを見ると、どうしてもそんな風に思ってしまいます。というのも、Pythonなどの高水準言語は、スピード面で大幅に劣っているのです。けれども、これは私が最初に感じた疑問ではありません。私が気になったのは、「Juliaのチームが書いたPythonのベンチマークは、Pythonに最適なものだったのか?」ということです。 こういった多言語の比較について、私の考えを述べましょう。まずベンチマークというのは、実行するタスクによって定義されるものです。よって、そのタスクを実行するための最適なコードを、各言語に精通した人々が最

    どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか? : 様々なやり方で計算の高速化を図る | POSTD
  • 大学院生のためのLLVM | POSTD

    (注:2017/07/06、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) この記事は、 LLVM コンパイラ基盤を使ってリサーチをする人のための入門書です。これを読めば、コンパイラに全く興味のない大学院生も、楽しみながらLLVMを使って優れた功績をあげられるようになるでしょう。 LLVMとは何か? LLVMは非常に優れていて、ハックしやすく、C言語やC++のような”ネイティブ”言語向けの、時代の先端を行くコンパイラです。 LLVMの素晴らしさに関しては他にも様々な話を聞くのではないでしょうか(JITコンパイラとしても使えるとか、C言語系列以外の様々な言語を強化できるとか、 App Storeからの新しい配信形態 であるとか、などなど)。もちろん全部当のことですが、今回の記事の目的としては、上述の定義が重要です。 LLVMが他のコンパイラと差別化される理由には、いくつかの大きな

  • Pythonや機械学習、そして言語の競争について – 極めて主観的な見地から | POSTD

    (訳注:2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト(クリック誘導)記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms(ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える) はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの を書きました。

    Pythonや機械学習、そして言語の競争について – 極めて主観的な見地から | POSTD
  • Dockerコンテナ内でsshdを実行してはいけない理由 | POSTD

    Dockerを使い始めた人がよくする質問といえば、「どうすればコンテナに入れますか?」です。その質問に対して、「コンテナ内でSSHサーバを起動すればいいよ」と答える人たちがいますが、これは非常にマズいやり方です。なぜその方法が間違いなのか、そして代わりにどうすればよいのかをこれから紹介します。 注:記事へのコメントやシェアは、 Dockerブログ にアップされた標準版から行ってください。よろしくお願いします。 コンテナでSSHサーバを起動すべきではない …もちろん、コンテナ自体がSSHサーバである場合は除きます。 SSHサーバを起動したくなる気持ちは分かります。それはコンテナの”中に入る”簡単な方法だからです。この業界の人ならほぼ全員がSSHを一度は使ったことがあります。多くの人がSSHを日常的に使用し、公開鍵や秘密鍵、パスワード入力の省略、認証エージェント、そして時にはポート転送やその

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