AI・機械学習の「最先端テクノロジー」と「ビジネス活用」ーDEEP LEARNING LAB 2018 昨今、関連するニュースを聞かない日はないほど加熱している、AI・深層学習（ディープラーニング）。 Qiitaでも、タグの総合ランキングで、Pythonが1位のjavaScriptに迫っており、勢いをみせています。 そんな深層学習の勢いを加速させる一端を担う、 Preferred Networksとマイクロソフトが立ち上げた、日本最大級の技術推進コミュニティ「DEEP LEARNING LAB」。 先日、同コミュニティが、AI・機械学習のイベントで日本最大級ともいえる「DEEP LEARNING LAB 2018」を開催しました。 Qiita Zineでは、「最先端のテクノロジー」と、「実社会での応用」の観点から、4つのセッションについてレポートします。 最先端技術編 研究を加速するCha

SNSの隆盛などにより、日々増加するインターネット上のコンテンツ。ユーザーはスマホのタイムラインに流れる情報を、読み流すように大量に消費しています。 このような環境においてユーザーの行動を促すために大切なのは、大量のリーチで情報を拡散することではなく、ユーザーにその情報を自分ゴト化してもらうことです。 今回は「情報を自分ゴト化してもらう重要性」を考えてみましょう。コンテンツが溢れる時代に、よりユーザーに深く浸透する情報発信が必要な理由を3つの視点から解説します。 情報を自分ゴト化してもらうのが必要な3つの理由 1.ユーザーはほとんどの情報を受け流しているから 引用：Unsplash だれでも情報発信者になれる時代。流通するコンテンツ量は何倍にも増えても、1人のユーザーが1日に触れられる情報には限りがあります。ユーザーは流れてくる大量の情報を無意識のうちに「受け流す」ことに慣れてしまっている

時間がない人のための要約 ◯どうするか？→下記のようなレビュー・マトリクスにまとめる （クリックで拡大） （出典：『看護研究のための文献レビュー: マトリックス方式』p.95） ◯何を与えてくれるか？（ご利益） 集められた論文に散在する情報を秩序だてて整理し比較対照を容易にする 集められた論文の共通点やトレンド、手薄な点などを浮かび上がらせる ◯どうやってつくるのか？（手順） （１）文献を集めて年代順に並べる （２）レビュー・マトリクスへ抽出するトピックを決める （３）文献から情報を摘出してレビュー・マトリクスを埋めていく 文献を集めることの重要性は別に取り上げたことがある。 結論から言えば、参考文献リストは長いほどいい／文献収集が論文執筆にもたらす４つのご利益 読書猿Classic: between / beyond readers しかし数多くの文献を手元に集めたとして、それが机周りの

初めまして、西脇です。 わっきーという名前でブログを書いてます。 お前誰だよと。なると思うので。 自己紹介をさせていただきます。 僕は今会社を経営しています。 大学2年生の20歳の時から事業をやっています。 インターネットを活用したビジネスの会社です。 今僕は、26歳になりましたから、 事業を始めて、6年ちょいです。 この事業で、8億円以上の利益を生んできました。 他には学習塾の経営（田町に塾の校舎があります。指導は全国展開してます。） 美容器の販売、脱毛エステの経営などもしてます。 軽度の知的障害者の人材紹介、スポーツ選手のセカンドキャリア支援 グラビアアイドルのプロデュースなんかもやってます。 ちなみに塾は、 最近JRの駅の広告にも出ました。 箇条書きでも軽く僕の紹介をしましょう。興味持って欲しいので、胡散臭いの承知で書きます。事実なので。 ・寝ていても収益が毎日10万を切ることがない

=================================================================== Some setup you must do manually if you haven't yet: 1. Ensure you have defined default url options in your environments files. Here is an example of default_url_options appropriate for a development environment in config/environments/development.rb: config.action_mailer.default_url_options = { host: 'localhost', port: 3000 } In pr

Amazon EC2の上でRailsアプリケーションを動かそうとして、サーバーを構築しようとしているのだけれど、Apache, Nginx, Passenger, Unicornなど色々な名前が出てくるものの、それぞれの役割がどう分担されているのかが分かりづらいのでメモすることにした。 自分も初心者に毛が生えた程度なので正確性はあんまり保証できないけど分かりやすさ重視でがんばってまとめたよ。 単純にサーバーを立ち上げて動きさえすればよいのであれば、 qiita.com qiita.com あたりを参考にすると良さそう。 この記事の対象読者 Webサーバってなにそれ？おいしいの？ さくらVPSとかEC2とかで泣きながらApacheの設定したことあるけど全く理解してない ぐぐればぐぐるほど意味がわからなくなったのであきらめてる Ruby on Railsをやろうとしているかherokuとかでは

ちょっと前にReactを使って簡単なアプリケーションを作ってみたのですが React入門用に簡単なアプリケーション作ってみる - yutaponのブログ 今回はFluxアーキテクチャについて学びたいと思ったので、TodoMVCを題材に写経してみました。 構成・ロジックは参考にしつつ、ES6構文で書くようにしてます。 参考にしたコードはfacebook/fluxのexamplesのコードになります。 flux/examples/flux-todomvc at master · facebook/flux · GitHub https://github.com/facebook/flux/tree/master/examples/flux-chat 作ったコードはここに置いていて、 https://github.com/sskyu/react-flux-todomvc-example/tree

このドキュメントについて 本ドキュメントは Swift で書かれた iOS アプリを Android にポーティングする際のQoncept社内用ガイドライン を公開したものです。社内での利用を主目的としているため役に立つかわかりませんが、何かしら参考になれば幸いです。 ※ 本ドキュメントは Swift から Java への移植を対象としていますが、 Swift から移植する場合、 Java ではなく Kotlin に移植すると幸せになれるかもしれません（特に Optional type とかクロージャとか）。 Java への移植を決定する前に一度 Kotlin を検討してみると良いと思います。 iOS と Android は異なるプラットフォームであり、それぞれに最適な設計は異なります。特に、 UI/UX についてその傾向は顕著です。しかし、現実には予算やスケジュール、クライアントの意向な

僕はベイズ統計モデリングをはじめる前（5年ほど前）までは主に機械学習をしていました。その頃は平易な成書はあまりなくて、サポートベクターマシンの理論の難しい本を読んだり、Weka本（当時はこれ）を読みながら実装していたことを思い出します。PythonでもSVM-RFEを書いたりしてました。しかし、時は流れ、Pythonからscikit-learnという機械学習用ライブラリや深層学習を手軽に使うことができるようになり、気づいたらPythonは機械学習に必要不可欠な言語になっていました。この本はそんな機械学習に特化したPythonの使い方を理論と実装の両面から平易に丁寧に説明しています。理論は理系学部生なら理解できるぐらいで、実装はPythonやnumpyを少し触ったことがある人なら分かるぐらいのレベルです。いつの間にかこのような読みやすい機械学習の和書が出ているのは感慨深いです。 Python

仕事から疲れて帰ってきて、時間や手間がかかる料理をつくることは本当に大変ですよね。 そこでこの記事では、「10分で簡単につくれるおいしいレシピ」をご紹介します。 おかず ご飯もの 麺類 おつまみ …などのカテゴリに分けてレシピをご紹介しますので、ぜひ今晩の献立の参考にしてみてくださいね。 以下の目次から、作りたい料理のジャンルやメニュー名をチェックしてジャンプしてみてください。

最近よく聞く「JSON」という言葉。 わかってるようでわかってない、理解してるようで理解していない、そんなフワッとした感じなわけで、まずはWikipediaを見てみることにします。 「JavaScript Object Notation（Wikipedia）」 JSON（ジェイソン、JavaScript Object Notation）は、JavaScriptにおけるブジェクトの表記法をベースとした軽量なデータ記述言語です。 JavaScript言語以外でも、ほとんどの言語においてJSONは単純な処理で書き出しや読み込みができるので、異なるプログラミング言語の間でのデータの受渡しに活用されていて、特にWebアプリケーションにおけるWebクライアントでのJavaScriptとのデータの受渡しなどは、よくある活用例なんです。 なるほど、なるほど（わかったつもり）。 さらに続いて公式サイトを見て

人工知能を医療分野に活用する動きは、すでに始まっている？！ 引用：ACO メディアでも取り上げらることが多くなってきた人工知能には、幅広い活用可能性がある。 例えば、夏に公道デビューすることで話題になったGoogleの自動運転カーに始まる自動車産業や、防犯、公共交通機関などへの活用が見込まれている。 いくつかある活用可能性の中で、特に注目を集めているのが医療分野だ。ディープラーニング技術分野の研究に詳しい東京大学の松尾豊教授もこう述べている。 「まもなく始まる分野としては、画像を用いた医療診断。画像認識の精度が飛躍的に向上したことで、画像のみで患者の様態を診断することが可能になる。」 本稿では、大企業からスタートアップまで、人工知能を医療分野へ実用化を進めている企業を紹介する。 ▼参照 News picks/スーパー教授ITの未来を語る 大手IBMのWatsonは企業とタッグを組み、さらに

class User < ActiveRecord::Base has_many :tweets scope :men, -> { where(is_man: true) } scope :women, -> { where(is_man: false) } end class Tweet < ActiveRecord::Base belongs_to :user # Userモデルをjoin scope :with_user, -> { includes(:user).references(:users) } # 男性によるツイート #scope :by_men, -> { with_user.where(User.arel_table[:is_man].eq(true)) } # 追記: 非推奨 scope :by_men, -> { joins(:user).merge(User.m

なんとなく医学部に入った人は多いんだろうな 私もなんとなく医学部に入った後、基礎医学に散々苦しめられたクチなので、何度も頷きながら読んだ。 リンク先の筆者は、数学のテストで公式を自作しながら解いたという。私はそこまで器用じゃなかったけれど、「できるだけ暗記を避け、理解と応用で問題を解いていく」タイプではあった。そうすれば勉強時間は最小で済むし、問題を解くのがいちいち面白いからだ。英語も、高１で身に付けた基礎をベースに暗記負荷を最小化してやり過ごしていた。 でも、基礎医学にはそういう勉強法は通用しない。 生理学も解剖学も、医学を修めるためのＡＢＣみたいなもので、これはもう、覚えるしかない。ところが、覚えなければならない語彙数がおかしい。信じられないほど覚えることがあって、しかも勉強している時点では暗記内容がどのような意味を持つのか、何の役に立つのか、まったく見えない。だから、難しい語彙を、意

大阪大学大学院医学系研究科・木村文隆准教授らの研究グループは、大脳皮質の神経回路形成に複数のメカニズムが関与することを解明した。同時に大麻の有効成分カンナビノイドに類似した物質が不要なシナプスを整理すること、大麻の摂取により本来必要なシナプスまで刈り込まれ、神経回路が破壊されることを世界で初めて発見。米国科学誌「Journal of Neuroscience」に発表した。 同研究グループは、大脳皮質の他の部位では、シナプス前後の細胞の発火順序によりシナプスの強度が決定される「STDP」と呼ばれるルールがあること、回路形成中のある段階でこのルールが突然変化することを発見していた。そのため今回、視床と大脳皮質のシナプスでも同じようにルールが変わる可能性に着目し、検討を行った。 その結果、視床―皮質の投射ができる際に、最初にシナプス前後の活動によりシナプスが強化され、広い範囲に投射が伸びてから、

こんにちは。ディレクターの川原田です。 クックパッドでお気に入りレシピを保存する「MYフォルダ」のサービス開発や、保存・記録に関する新規サービスの検討・開発を担当しています。 ディレクターの仕事は様々ありますが、今回は私が身につけたことで仕事領域が広がった！と感じているSQLについてお話ししたいと思います。 いきなりですが、SQLが使えてよかった点をまとめると以下です。 よかったこと 数値抽出から分析まで自己完結 エンジニアとのコミュニケーションがスムーズに 仕事が増えていそうで実は効率アップ 周囲の知的好奇心を刺激 それぞれ具体例を交えてお話します。 数値抽出から分析まで自己完結 事例１：ログ構造を理解でき後の仕事がスムーズに 昨年、アプリのサービス開発を担当した際、エンジニアの設定したログが、実際に送信されるかどうかを事前チェックをしました*1。 アプリのリリースはタイミングが決められ

こんにちは、エンジニアののびすけです。 さて、今回はDrone（ドローン）の話です。注目されてますよね〜。 以前、株式会社フォークの石射さんにParrot DroneをNode.jsで制御するやり方を教わりました。その後、自分で購入して少しずつ触っています。 そして、初めてDroneを飛ばしたときに感動したので、その勢いで社内勉強会も実施しました。 参加者はディレクターやデザイナーといったエンジニア以外の職種の人のほうが多かったのですが、Droneを問題なくプログラム制御することができました。 今回は、社内勉強会でやった内容をもとに、 ノンプログラマな読者のみなさんもDroneをプログラムで制御できるようになる7つのステップを紹介してみたいと思います。 ▼ テクノロジーをおもしろがれ！