ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw

機械学習・画像処理の基礎を身につけたい 冬休み、機械学習・画像処理に関する本を読んでました。機械学習とか画像処理の本だと、最近はTensorFlow、scikit-learnやOpenCVというフレームワーク、ライブラリの使い方に終始しているものも多くて、そういうものばっかやっていると、確かにすぐ凄いことができたりもするのですが、あんまりにもブラックボックスで黒魔術っぽいというか、自分を勘違いしそうになるのも怖いし、ライブラリのバージョンが変わるだけで使えなくなり右往左往する自分が惨めになってしまうのも事実です。 やっぱり、そういう流行りに左右されない基礎も大事だなと思い、基礎から数学をベースに数式から逃げずに説明している本を選んでみました。 やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん アヤノ＆ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで 作者:立石 賢吾（LINE Fukuo

火曜日だけど水曜日！（挨拶） 前回「社会人のためのAIガチャ入門」を公開したところ、アレな内容でも炎上もせず（無視されたとも言える）、ファミレス1回分ぐらいの課金を頂いたので、また記事を書いてみました。 なお、今回は真面目な内容となります（前回比）。 「社会人のためのAIガチャ入門」は、「AI開発を依頼する側」の視点で書かれました。 今回もデータサイエンティストやAIエンジニアなどの「作る側」ではなく、「依頼する側」を想定しています。 「作る側」の情報は書籍やネットで豊富にありますが、「依頼する側」や「利用する側」の情報不足を懸念しており、今回の記事を書いた次第です。 なお、「技術記事を書けないだけでは？」と邪推しないこと。 「AI開発を他社に依頼しても失敗する」が前回の結論でしたが、昨今のブームにより「我が社でもAIを導入したい」「AIで何かやりたい」という要望が、社内（特に偉い人）から

自宅兼オフィスで働く、弱小経営者は、 限られたスペースを最大限有効活用するのも仕事のウチ。 賃貸住宅や倉庫は、面積に比例して料金が上がり、 スペースは金に成るということ。 限られたスペースを如何に有効活用するかってのは、 在庫を持つ商売に関わらず、必要なスキル。 今では「ディアウォール」や「ラブリコ」のような商品も登場し、 借り物の物件でも、自由に収納スペースも作れるわけ。 ただ、色々と造って来た中でトラブルも多く経験しましたので、 ツーバイ柱でDIYする際の注意点まとめておきます。 ラブリコとディアウォールを使う理由 ディアウォールとラブリコは、 基本的に収納スペースを増やす為に使うものであり、 どうやったら、より収納できるか？ってのは予め知っておくべき。 限られたスペースの中で、最大限収納を増やすには、高さを活用すること。 下から上まで隙間なく埋めること。これに尽きる。 →賃貸住宅の収

Twitter経由でこんな動画を知りました（via: @slnsyndicateさん） ラッシュリッチマジックミラー / LASH RICH アナログな感じがとてもキュートですね． この動画を見ていて「鏡の中に手をいれて自分の顔が赤くなるシーンはARにとってどこか示唆的だな」と感じました． 具体的に言うと，鏡の中の自分にあれこれ化粧やヘアメイキングを試した後で，最終的に気に入ったものが自分の顔にプリントされるようになればいいのにね，ということを考えました．すなわちそれは，境界面（インタフェース）に働きかけた結果が，実世界にフィードバックされるということを意味しているわけですが，それこそがいま巷で「ARだ」と言われているものに足りない要素なんじゃないかな，と私は考えています*1． また，もう一つ示唆的だなと思ったのが，「鏡の持つリアリティ」です．最近，私は「鏡ってこれ以上ない視覚的リアリティ

インデックスはフィールドプロパティとしても設定できますが、ウインドウ上でもう少し細かい設定が可能ですのでここで補足します。 インデックスの効果 設定方法と設定例 フィールドプロパティ画面での設定 インデックスウインドウでの設定 インデックスの効果 インデックスを設定すると値の検索や並べ替えを高速化することができます。このサイトでサンプルとして挙げているような小さいテーブルでは違いは感じられませんが、行（レコード）数が数千とか数万になってくるとその差が体感できるものと思います。ただし、値の重複が多い列（極端な例では「性別」など）では、設定しても効果が小さいとされています。また、設定することにより値の追加や更新に時間がかかるようになるほか、ファイルサイズが大きくなります。理屈でいえばこうしたメリットとデメリットを比較して利用を判断する必要がありますが、使っていて不満を感じていないのであればあえ

DB設計についてググっていると、「サロゲートキーは使うべきではない」や「複合キーは使うべきではない」といったDBのキーに関する論争をよく見かけます。 それらを見ていると、多くの議論で「これって対比の軸がズレてないか？」と思いました。 正しい対比 正しいと思う対比とそのざくっとした意味。 自然キー vs 代替キー 自然キー（Natural key） キーそのものに意味が含まれているキー。 都道府県を含むテーブルprefecturesがあったとして、都道府県名prefectures.nameは自然キー。 代替キー（Surrogate key）*1 キーそのものには意味が含まれていないキー。 前述のprefecturesの例で言えば、システム内部のみで使用されている都道府県コードprefectures.codeは代替キー。*2 単一キー vs 複合キー 単純キー（Simple key） 単一のカ

日本出版学会春季研究発表会（2015年）発表資料（完成版）です。公開まで時間がかかったことをお詫びします。Read less

桜が咲くシーズンになると、新海誠監督のアニメーション作品「秒速5センチメートル」を思い出すという方がきっといると思います。作中に出てくる桜の映像は幻想的でため息が出るほどきれいです。 同作品は主人公・遠野貴樹の幼少期から社会人になるまでを描いた3話の短編アニメーションで構成されています。貴樹自身の恋や、彼に恋した女の子たちなどを描いています。公開された当時は、二度とやり直せない青春時代を悔いすぎてか、あるいは自分自身の過去と違いすぎてか、「死にたくなった」という人も続出したとか（!?）。 ＞＞詳細は「秒速5センチメートル」公式サイト この作品の1話「桜花抄」は小学生の貴樹と、彼の初恋の女の子である篠原明里が、桜咲く通学路を仲良く歩いているシーンでスタートします。そこで、「ねえ、秒速5センチなんだって。桜の花の落ちるスピード。秒速5センチメートル」という作品タイトルにもなっている明里のせりふ

HTTPステータスコードを返すというのはとても単純なことです。ページがレンダリングできた？よし、それなら 200 を返しましょう。ページが存在しない？それなら 404 です。他のページにユーザをリダイレクトしたい？ 302 、あるいは 301 かもしれません。 I like to imagine that HTTP status codes are like CB 10 codes. "Breaker breaker, this is White Chocolate Thunder. We've got a 200 OK here." — Aaron Patterson (@tenderlove) 2015, 10月 7 訳：HTTPのステータスコードのことは、市民ラジオの10コードみたいなものだと考えるのが好きです。「ブレーカー、ブレーカー、こちらホワイト・チョコレート・サンダー。200

はじめに 秋月電子通商を始めとする様々なショップでSHARPのIGZO液晶の取り扱いが開始されました（2018年4月時点ではどの店でも売り切れですが、本ページ末尾で類似商品を紹介します）。 ＳＨＡＲＰ ７インチ高精細ＩＧＺＯ－ＬＣＤパネル 接続モジュールセット（秋月電子通商） SHARP 7" 高精細 IGZO LCD 接続キット for Pi（Raspberry Pi Shop by KSY） Raspberry Pi用 7インチ IGZO LCDパネル 接続モジュールキット（SWITCH SCIENCE) シャープ 7インチ高細密 IGZO LCD接続キット（共立エレショップ） 実は2015年8月のMaker Faire Tokyoで参考出展されていたようなのですが、私は今回初めて知りましたので、早速購入して試してみました。 あまり深く考えずに購入したのですが、なかなか骨のある商品でし

強いチームを作るには時間がかかる～強いチームのつくり方（前編）。Developers Summit 2016 業務で行われるソフトウェア開発プロジェクトのほとんどすべては、何らかのチームによって行われています。そしてそのプロジェクトが成功するか失敗するかを左右する大きな要因が、技術力よりも人間系にあることはよく指摘されることです。 では、その人間系に注目して強いチームを作るにはどうすればよいのか、そのヒントを多数紹介したセッション「強いチームのつくり方」が、2月19日に行われたイベントDeveloper Summit 2016（通称デブサミ）で行われました。この記事では、そのセッションの内容を前編、中編、後編の3本の記事で紹介します。 いまお読みの記事は前編です。 プロジェクトの多くは技術ではなく人間系で失敗している 吉羽 龍太郎氏（Ryuzee.com）。 吉羽と申します。いままで野村総

これまで一度だけおっぱいを見る仕事をしたことがある。長年IT関係の仕事をしているとたまに奇妙な依頼が舞い込んできたりするもので、これもそんなお話。 2000年代初頭、Yahoo!BBが登場して本格的にブロードバンドの時代になった。そしてこれをきっかけにリッチコンテンツの波が来るということは誰しも予想できた。大手もベンチャーもさまざまなアプローチで動画をビジネスにしようとしていた。 僕もそんな一攫千金を狙うベンチャー企業にいて、プリセールスエンジニアとして連日企業をまわって動画ソリューションの提案をしていた。ユーザーが作る動画なんて発想がなかった当時、扱うのはハリウッド映画や教育ビデオのような作り込まれたコンテンツだ。当然、著作権とその保護技術であるDRMは最重要課題であるように思えた。だから、みんななんとかして不正コピー防止技術を確立しようとしていた。 そんなとき、上司からちょっと調べてみ

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MIT石井裕教授が提言。「ICT敗戦国」日本を生きるクリエーターに必要な2つのこと～EVERNOTE DAYS 2014レポ 2014/07/14公開 「情報がフローズンだった時代が終わり、いまや流水となりました。水が蒸発し、雲になって雨になり、やがて川になるように、情報も循環していく。そうしたエコシステムの上流を抑えたのがGoogleであり、Amazonであり、Appleです。 日本は残念ながらICT敗戦国となりました。それはパラダイムシフト、これから何の勝負になるかが見えていなかったからです。かつては素晴らしいデバイスを作っていましたが、もうデバイスの時代ではありません。大事なのはエコシステム、アーキテクチャを考える力。この戦略です」 2014年7月11～12日の2日間、「過去から現在、未来へとつながっていく『記憶の未来』を考える」をテーマに東京都江東区の日本科学未来館で開催された『E

207 million stock photos, world's largest stock community, 48 million users

GoogleやFacebookが人工知能分野の先進的な企業買収を進める以前、同様の技術をビジネスに発展させるべく動いていたスタートアップが日本にあった。 ディープラーニング（深層学習）技術の先駆者であるジェフリー・ヒントンのベンチャーをGoogleが買収したのは2013年3月。さかのぼること6カ月前、創業当初から画像処理技術やディープラーニングの研究開発・商用利用に取り組み始めていたのがABEJA（アベジャ）だ。 「投資関係者からは、IoT（Internet of Things）、人工知能、ビッグデータなどを網羅的にやっているベンチャーはうちだけだと評価していただいている。（ビッグデータ分析は）ウェブだけでなく、最終的には（リアルの）Thingsにもつながらないといけない」と語るのはABEJAの岡田陽介代表取締役CEO。 2012年9月創業で現在4期目の同社主要事業は、人工知能のアプローチ