Ultimate Hacking Keyboard とは 一週間使ってみた感想 打鍵感について 独自機能について 静音化 注文してから届くまで 注文方法 届くまで 開封から設定まで 最後に Ultimate Hacking Keyboard とは 最近購入した最高のキーボード。もうほかのキーボードは買わないと思う。 これ。 ultimatehackingkeyboard.com ハンガリーにある会社が製造している。 サイトに行けば商品の特徴の紹介はしてくれるが、軽く書き出すと以下である。 HHKBを分割キーボードにしたような感じ(分割でなくても使用可能) 自作キーボードのような機能をハードウェア側でサポートしている。例えばキーの配置変更やレイヤー機能などである 拡張モジュールによって、トラック(ボール|ポイント|パッド)などを追加することが可能 本記事では、"1週間使ってみた感想"、"注文

言語処理100本ノック 2020 (Rev 2) 言語処理100本ノックは，実用的でワクワクするような課題に取り組みながら，プログラミング，データ分析，研究のスキルを楽しく習得することを目指した問題集です． 詳細 ツイート

KaggleのMicrosoft Malware Predictionが終了しました。参加した皆さん大変お疲れ様でした。 これまでもつまみ食いはしつつも、今回初めてKaggleコンペに本格的に参加しました。少し期待していたのですが、Publicでソロ銅圏（150位）からPrivateで840位と大幅なShake Downを食らい悲しいし恥ずかしい。 一方で、Kaggleコンペに参加したことで多くの学び・教訓を得ることができました。失敗や経験を次につなげるためにも、本コンペを通じて学んだことを振り返っておきたいと思います。 技術的な学び 今回のコンペの特徴は下記であったと考えます。 大規模なデータ 訓練データとテストデータの分布が異なる （結果的に）テストのPublicデータとPrivateデータの分布が異なる こういった特徴の中で出会った学びについて書いていきます。 メモリ載らない問題 大

EnterpriseZine（エンタープライズジン）編集部では、情報システム担当、セキュリティ担当の方々向けに、EnterpriseZine Day、Security Online Day、DataTechという、3つのイベントを開催しております。それぞれ編集部独自の切り口で、業界トレンドや最新事例を網羅。最新の動向を知ることができる場として、好評を得ています。

Reconstrucion and Simulation of Neocortical Microcircuitry Henry Markram, Eilif Muller, Srikanth Ramaswamy, Michael W. Reimann, …., Javier DeFelipe, Sean L. Hill, Idan Segev, Felix Schürmann et al.,*1 Cell (2015), 163(2), 456–492 何を以て脳を理解したとするか。答えは十人十色でしょうが、一つの回答として、『少数のパラメーターを用いた数式で脳の挙動を近似的に再現できたなら』という構成的なアプローチが挙げられます。これを達成するためには、本質的なパラメーターの洞察だけでなく、その数式に用いられる定数の値を実験的に求めることが必要になってきます。例えば今から60 年以上前

（株）AtoZ English 代表。米国生まれ。証券会社勤務後に来日。日本での30年にわたる英語指導の実績をいかし、英語学習書、教材、Ｗｅｂコンテンツの制作を手掛ける。累計400万部を超える著書を刊行、多くがベストセラーとなっている。ＮＨＫレギュラー出演の他、日経・朝日・毎日新聞等に連載。著書に『残念な英語』（光文社）、『最低限の単語力でもてっとりばやく英語が話せる』（ダイヤモンド社）、『出社してから帰るまで　ネイティブに伝わるビジネス英語700』（アスコム）、『そのまま使える 基本のビジネス英語〈話す〉』（ジャパンタイムズ）他多数。企業・学校等でビジネス英語、TOEIC、日本文化を英語で紹介する講演会やセミナーも開催。 デイビッド・セイン　 オフィシャルサイト：https://www.smartenglish.co.jp/ News&Analysis 刻々と動く、国内外の経済動向・業界

はじめに 出てきた当初は画像分類タスクで猛威を振るった深層学習ですが, 最近はいろんな機械学習と組み合わせで応用されています. 強化学習を応用したAlphaGoでイ・セドルを打ち負かしたり, 画像認識と自然言語処理の組み合わせで画像のキャプションを生成したり, 生成モデルに応用して自然に近い画像を作るなど賑わいを見せています. 今回は画像生成手法のうちのDeepLearningを自然に生成モデルに拡張したと考えられるVAE(Variational Auto Encoder)から, その発展系であるCVAE(Conditional VAE)までを以下２つの論文をもとに自分の書いたkerasのコードとともに紹介したいと思います. Auto-Encoding Variational Bayes Semi-Supervised Learning with Deep Generative Model

Paired-End ってよく見かけるけどなんだろう？と思ってググると、そのものずばりの質問がありました。 what is a paired-end read? http://seqanswers.com/forums/showthread.php?t=503 面白かったので一部適当に翻訳してみました。間違いの指摘などは大歓迎です。 Paired-End Read って何ですか？ 論文を読んでると "paired-end read" とか "single-end read" とかをよく見かけます。 この "paired-end read" って何なんでしょうか？あまりよくわかっていません。 例えば、下記は Solexa で生成したものです。 1 1 119 395 GAAGAGGAGATAAATAAAACTCAAAATACAGCTGAA 1 1 852 893 GTTATTAATATTAT

ちょっと真面目に仕様や、会の後半ではトラブルシューティングについてもディスカッションしました。 大阪から参加のトラックボールマイスターOさんから様々な知見を教えていただけました。 M570と出会うまで(TrackBallの思い出) アイレット大石さんからトラックボールの思い出や歴史について。 マクロスでもトラックボールは使われていた。 M570のセンサーには青色が相性いいとのことなのに、交換用ボールは赤色、感度は大丈夫なのか？と。 M570とM570tでは色が違う、と、手元の実機を見てみると、、、本当だ！ 実機を触りながら話が都度都度盛り上がります。 そういえば昔はレシーバーはUSBじゃなくて、大きめの受信機でしたねw こんな歴史的価値のあるデバイスも持ち込んでもらえました。 懇親会 懇親会でもトラックボール。 そして話題は会社が選んだ道具を使うことと、自分で選んだ道具を使うこと、 自己選

お詫び:記事掲載当初、小脳のリアルタイムシミュレーションのデモとして、倒立振り子ならびにMs. Pacmanが行われたと記載しておりましたが、倒立振り子は強化学習についての紹介であり、HRAについてはまだ自身の研究される小脳ではまだ行えておらず、あくまで今後、ヒトスケールの小脳ができれば、どういったことができるのか、という紹介である、ということを山崎 准教授より確認いたしましたので、記事の修正/削除を行いました。お詫びして訂正いたします。 電気通信大学の山崎 匡准教授は、小脳を研究している。その研究の一環として、小脳のリアルタイムシミュレーションに取り組んでいる。リアルタイムに動作する小脳が作れると、その小脳を使って反射神経でダイナミックに活動する小脳の理解が進む。 理化学研究所(理研)で開催された「New Horizons of Computational Science with He

雲は、やっかいだ。朝の天気予報で今日は晴れると聞いて薄着で出かけても、雲がちょっと出ただけで、思いのほか寒くて困ってしまう。雲は日差しを遮るので、背中がポカポカしない。地面も温まらないので、気温が上がらない。 図 佐藤さんらの気候シミュレーションで得られた雲の増減(中)。エーロゾルの増加で雲が増える部分は赤っぽい色、減る部分は青っぽい色で示している。人工衛星による観測結果(左)と、よく合っている。従来型のシミュレーション結果(右)ではほぼ全域で雲が増加しており、今回のシミュレーションとはかなり結果が違う。(佐藤さんら研究グループ提供) 気象学や気候学の研究者にとっても、雲はやはりやっかいだ。雲は、空気が上昇して冷え、含まれている水蒸気が水や氷の小さな粒になったものだ。水蒸気が水や氷になるときには熱を放出するので、雲の増減はその場の気象を大きく左右する。だが、上昇する空気のスケールは小さい。

やや場違い感が否めないが、今週、ＣＢＩ学会（計算情報化学生物学会）の2016年大会でポスター発表を行ってきた。 発表タイトルは『Efficient Similarity Search Using Multiple Reference Molecules on PG-Strom architecture』というもので、要は、創薬分野で新薬の候補となる化合物を類似度サーチする際に、PG-Stromを用いて高速かつIn-Databaseで行ってしまおうという試みである。 前提となる利用シーンは、例えば次のようなシチュエーションである。 ある疾患には特定のたんぱく質が作用する事が分かっており、また、世界各地で発表される研究論文の中には『このたんぱく質には〇〇〇という化学物質が活性を持っている』というような事が記載されている。こういった組合せは別に１：１という訳ではなく、別の研究論文には化合物△△△

前職の時から、私は「話のわかりやすさ」にはかなり個人差があると感じていた。 何故話のわかりやすい人と、わかりにくい人がいるのか？最初はよくわからなかった。「生まれつき」なのか？「訓練」なのか？しかし、いろいろな人と話すと、要は「サービス精神」のちがいなのではと思うようになった。 巷には色々と「話し方講座」があふれているが、細かいテクニックよりも、結局のところ「相手の立場から自分の話を見ることができるか」ということに尽きると思う。したがって、以下の8項目が重要であるとの結論になった。 「話のわかりやすい人」と「わかりにくい人」のちがい 1. 「結論」から話すか、「過程」から話すか 例 「今日の打ち合わせの結果どうだった？」と聞かれたとき 話のわかりやすい人は「うまくいきました」「イマイチでした」と結論から話します。 話のわかりにくい人は、「最初に○○の議題が有りまして、XXさんが○○と報告し

どの会社にも、どんなコミュニティにも一定数、「失礼な人たち」がいる。 「失礼」は抽象的な表現であり、相対的なものなので、当然、ある人が失礼と感じることが、他の人にはそうではないことがたくさんある。 だが、「失礼」は確かに存在している。 「論語」によれば、失礼というのは、慎みと敬意がない、ということである。 例えば、インターネットではよく見かけるが、相手に「バカ」「無能」と言ってしまうのは、失礼にあたる。 同じように、誰かが間違ったことをした時に、皆の目の前で「間違っている」と批判することも、失礼な行為だ。 ◆ 以前、こんなことがあった。 その企業は小さなシステム開発会社で、ワンマン経営をしている社長がいた。 そして、その社長は思い込みの強いタイプで、会議でよく間違ったことを言った。 例えばこんな具合だ。 「ソフトの品質が悪いのは、仕事への思い入れが足りないからだ！」 現実的には、ソフトの品

Neural Turing Machines ソースコード Attentionインターフェース Adaptive Computation Time コード Neural Programmer ソースコード 総括的な今後の展望 参考 本記事はAttention and Augmented Recurrent Neural Networksの著者の許諾を得て翻訳しました。 Recurrent Neural Networksは、文章や音声、動画などの順序を持つデータをニューラルネットワークで扱うことができるディープラーニングの重要な要素のうちの1つです。 RNNを使うことで、一連の順序に現れるパターンを抽象的に理解して、注釈をつけたり、まったくのゼロから一連のデータを生成することすらできるのです！ シンプルなRNNの設計では、長期の時系列データには苦戦しますが、「long short-term

週末KagglerとしてavazuのCTR予測コンペに参加しました。Kaggleは機械学習版のISUCONだと思ってもらえばよいです。コンペ自体は終わっているので、late submiteであまり意味はないかもしれません、練習です。leaderboard上で上位10%以内に行けたので、そこまでの試行錯誤をメモしておきます。謎ノウハウ(?)を持っているガチ勢じゃないと上位に行けないものかと思っていましたが、基本に忠実にやればこれくらいの順位(上位7.6%)に行けましたし、他の人の工夫を垣間見えるという意味でも現場の機械学習やり始めたエンジニアにお薦めできそうでした。 参加の動機 目標感: 頑張りすぎずに上位10%以内に入る 試行錯誤 AthenaとRedashによる探索的データ解析 ベンチマークをまず超える 線形分類器でシンプルな特徴量 時系列要素を忘れていて過学習発生 特徴量エンジニアリン

最近「勉強しない社員」問題について、話題になることが多かったので、少し書いてみる。 例えば最近あった事例が、あるIT業の会社での出来事だ。 新人が何名かいるけれど、そのうちの一人が極端に仕事ができない、という相談を受けた。 「なにか手を打ったのですか」と聞くと、 「他の新人と比べて、基礎となる知識がかなり欠けていたので、彼に対して課題図書を与えて読め、と言った」 「結果は？」 「何も変わらず、全く勉強しないので困っている」 言われたその場では、その新人は「読みます」というのだが、実は全く読んでいなかった、というオチだ。 上司は1年以上に渡って、 「会社で言われたことをやっているだけだと、マズいぞ」と言い続け、辛抱強く仕事を教え、課題を与えつづけた。 が、もちろん上司の努力だけでは限界がある。彼の伸びは遅く、圧倒的な差が同期とついてしまった。 上司は彼に「なぜ自分で勉強しないんだ」と聞いた。

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