聞いている中で興味深い話があった。00:58:20〜のトーク内容で「カンファレンスを最大限に楽しむ方法は?」という質問に対する回答まず第一に参加できるなら参加しましょう。北アメリカのカンファレンスに行けない場合は、ローカルで開催されているカンファレンスに参加しましょう。参加したら友達とくつろぐのはやめて新しい友だちをつくりましょう。自分の視野を広げるために参加しているのだから。それが簡単でないことはわかります。することで新しいアイデアやコネクションをつくることができて新しい視野がひろがります。それができた場合でも自分の知識をみせびらかすようなことはやめて、そのかわりに質問をしましょう。私は、カンファレンスに参加してハイヤリングをした立場として分かりますが、知識があるひとよりもむしろ、新しいことを見つけ出して熱心に学ぼうとしている人を雇おうとします。以前にカンファレンスに参加したことがある人もそうでない人も、カンファレンスのボランティアをやるのもよいです。ボランティアをする中で関係ができあがり、新しいコネクションができます。私はボランティアをすることで自分のキャリアの中で大きな変化を得ることができ、とても良い人で出会うきっかけになりました。恥ずかしいとか思うかもしれませんが、そんなことは誰も気にしてはいません。自分もとても恥ずかしいことをした経験があるけど誰も覚えてはいませんよ。ソース:https://talkpython.fm/episodes/transcript/161/django-2.0内容は意訳してる箇所や多少省略してる箇所があるので詳しく知りたい方はソースを見てください。この内容はトークする側ではなく単純に参加する側へ向けた話。ある意味当たり前のような話ではある。恥ずかしがるとかそういった考えはなんとなく日本的もしくはアジア的なところがあるのかなと思っていたので、アメリカでもこういったことが話されてるんだなっていうところに興味が持てた内容でした。taisa831機械学習におけるアルゴリズム前回のパーセプトロンに引き続きこの勉強会用に仕事ではじめる機械学習を元に機械学習におけるアルゴリズムをまとめる。機械学習に特化した勉強会になります。仕事で機械学習などを活用したいけど何からはじめればよいか分からないような方向けのハンズオン形式の勉強会です。輪読会からはじめます。...※不適切な内容である場合はすぐに取り下げます。推薦:ユーザーが好みそうなアイテムや、閲覧しているアイテムに類似しているアイテムを提示する異常検知:不審なアクセスなど、普段とは違う挙動を検知する頻出パターンマイニング:データ中に高頻度に出現するパターンを抽出する強化学習:囲碁や将棋のような局所的には正解が不明確な環境で、とるべき行動の方針を学習するアルゴリズムを選定するには以下のフローチャートを参考にするとよい。startからはじめて条件によって分類、回帰、クラスタリング、次元削減のどれを選べばよいかが分かる。予測性能はまずまず、学習速度は早い過学習を防ぐ為の正則化項が加わっている特に出力の確率値が出せるという特徴のため、広告のクリック予測にもよく使われている。表すことが可能で、2値分類時の交差エントロピー誤差関数は、N個のデータに対してyを出力、tを正解ラベル(正しい場合は1、間違っている場合は0とする)、logを底がeの自然対数とすると、次のような書式で表すことができる。厳密にはパーセプトロンとは横軸の交差の場所が違うSVMの2つの大きな特徴マージン最大化マージンを最大化することで、正則化項と同じように過学習を抑えることができる。マージンの最大化とはマージンが最大になるような超平面の引き方を決めることで既知のデータに対してあそびがうまれる。過学習を抑えることができる。決定境界は直線にはならない決定木の仕組み教師データから条件式を作り、予測の際には木の根から順番に条件分岐をたどっていき、葉に到達すると予測結果を返すアルゴリズム。不純度と呼ばれる基準を使って、できるかぎり同じクラスがまとまるように条件分岐を学習していく。教師あり学習の1つで、ある入力データから連続値を予測する。Singaporeに参加してgihyo.jpさんにてレポートを寄稿した。JPのスタッフと元スタッフメンバーで書いた。カンファレンスのセッションレポートだけでなくカンファレンス参加に関連するコラムも盛り込んでいてめちゃくちゃ読み応えのある内容になったと思う。」に参加してきました。JPスタッフや元スタッフのメンバーがお届けします。」のカンファレンスデイ2日目の様子をお届けします。⁠キーノート」や「セッション」のレポートの他にも「はじめて海外カンファレンスに参加してみて」や「夜の懇親会について」「⁠シンガポールについて」のコラムもありますので合わせてご覧ください。APACしか参加したことはないけど海外カンファレンスは本当に刺激的でおもしろい。来年が楽しみだし他にも行きたい。半年の振り返り2018年も半年を過ぎたので振り返る。今年も去年と同様に2018年の抱負を書く。去年と同様にいろんなことはできないので大目標3つ+サブ目標。これ以外にも細かいものはいくつかあるけど別途まとめる。...前置き自分はあれもこれもできるタイプではないので、1年の抱負のような目標と中長期的な目標をたててそれをたまに見直しつつただこなすだけという方針にしている。やり方は結果的にこうなりたいというのをリスト化して、そこからドリルダウン式で必要なことそれを一つずつクリアしていく感じ。2018までに立てていた中長期的な目標は、すべての項目をクリアできたので、年初にあらためて書き出してそれをまた同じように実行している。中長期的な目標と1年の目標があって、1年の目標は、主目票、サブ目標、個人活動、プライベートで分けて立てている。CTOとしての活動2018年1月からはスタートアップのCTOという立場で新しいスタートを切ることができた。選択と集中これは自分にとってもスタートアップにとっても非常に重要。やりたいことが沢山ある中で限られたリソースで如何にやるべきことをやるか。今年の前半は、業務以外に書籍執筆、コミュニティ活動に結構時間を割いたので選択と集中はできなかった。前半で個人活動は一区切りついたので後半は少し抑えて選択と集中をすることにする。開発速度と品質担保はフェーズによって全然やり方が違う。0→1のフェーズはとにかくアウトプットして結果を出す必要がある。今は1→10にするフェーズだと思っているのでどう進めるか色々考えた。この段階を疎かにすると10→100にするフェーズで開発速度や品質に大きくしわ寄せがくるし、一方でやり過ぎると10→100の段階にたどり着けさえしなくなる。バランスをとりながら開発速度と品質が担保できる方法を考えて進めた。しても大きく変えなければいけないところとかはあって、既存機能に影響を与えてしまったのは反省点。チームビルディングチームビルディングもその時にあったやり方があると思う。去年1年間はスクラムを組んで良さを実感できたけど、今スクラムを組むのは違うと思ってやっていない。自分がだんだん何やってるのか分からなくなってきたので途中から1人スクラムをはじめた。最近、役割だけスクラムっぽい取り組みを入れた体制にした。去年は、JavaScriptをメインにして活動してある一定の成果が出せたので、今年はかねてから考えていた機械学習をメインにした。「AIPyハンズオン勉強会」というのを開催してみんなで一気に学習することにした。勉強会はこの半年で2回開催できた。これはほんとにやってよかった。次回は7/19に第3回を予定している。いうのは継続が大事なので続けていきたい。年末から書いていた本を無事出版することができた。書籍執筆はすごく面白いのでまた書きたい。JPスタッフをやっているけど案の定あまり活動ができていない。それでも前半は時間を見つけて少しやったけどどうしても中途半端になるので後半の活動は抑え気味になると思う。APACに参加する去年に引き続き今年も参加してきた。APACしか参加したことないけど本当に面白いので機会をつくって他も参加していきたい。今年はgihyoに参加レポート記事を寄稿した。いったアウトプットができるのもよさの一つ。APACに参加した時と比べると、少しDMM英会話をやったりテック系Podcastを聞いたりしたおかげか、普通に生活する分には英語に対する抵抗感は少し減った。トークについても去年よりは聞き取れた気はするけど、話す人によっては全然聞き取れなかったりするのでなんとも言えない。英語使う機会は今の所ないのでこれからはテック系Podcastを聞くくらいに抑える。Meをよく聞いている。ブログ継続ひとつき2投稿目安だけど半年の時点で9投稿と少し少なめ。サブ目標サブ目標は今の所ほぼ未着手。JSの深掘りをする予定。Soulsという草野球チームで野球やってる。今年は草野球に加えてソフトボールもはじめた。ハーフマラソンかフルマラソンに出る4/14にハーフマラソンを走った。フルマラソンは経験あるけどハーフははじめて。数年前にフルマラソン走ったときよりもハーフのタイムは悪かったけどなんとか完走。秋に向けて少しずつ準備する。楽天バンクと楽天証券を開設したけどそれ以上はまだ何もやっていない。ちなみに楽天証券はマイナンバーの提出が必要。まとめ前半のうちに個人活動はきりよくやることができたので後半は事業に注力する。あと今年は飲みに行きまくっていた。それはそれでいろんな業種の人と出会えるから楽しいけど後半は抑える。体調もたまに不安を覚えるので体調管理もちゃんとせねば。WooCommerce.。