(Image by katielwhite91 from Pixabay) 先日のことですが、大変に面白い記事を読みました。 この記事では「データサイエンティスト職のインターンに応募してくる若いエンジニアや学生向け」の話題として語られていますが、全体として読むとそもそも論としての「学術・技術的な側面から見た場合のデータサイエンティスト」と「泥臭い現場で働く実務者としてのデータサイエンティスト」との違いについて良くまとめられた文章だ、という感想を持ちました。 ということで、この良記事に触発された形である上にこのブログでは既に散々語り尽くされてきた議論でもありますが、改めて僕なりの「両者の間の垣根を越えて真に活躍できる」「実務者としてのデータサイエンティスト」とはどうあるべきかについて、一通り書いてみようと思います。 データ分析の現場の泥臭さは、外から見るよりもしんどい 理想を言えば、チームプ
表題の通り、画像データセットから自己符号化器で特徴を学習し、類似度を測ってみました。 データセットはKaggleからお借りし、ライブラリはTensorFlowを使いました。 画像処理と自己符号化器、そしてTensorFlowの勉強のためにやってみました。 自己符号化器（オートエンコーダ） 下記、Wikipediaより引用です。 オートエンコーダ（自己符号化器、英: autoencoder）とは、機械学習において、ニューラルネットワークを使用した次元圧縮のためのアルゴリズム。 何番煎じといったところなので説明も今更ですが、3層のニューラルネットワークを構築し、中間層を圧縮したい次元数に設定します。 その上で、入力値と出力値が同じデータの値になるように教師あり学習をさせることで、中間層の重みを更新するといった手法になります。 これにより、中間層はデータの次元よりも少ない次元で特徴を表現すること
2023年11月24日（金）、同日開業の麻布台ヒルズに「Balcony by 6th」「鮨麻布」「おちあいろうステーキハウス東京」「The Lovers’ Lounge」の4店舗が同時オープンしました。
電池駆動の検討を行うために、Arduino本体の消費電力を検討します。 Arduinoのアクティブ状態の消費電流は、電源電圧とクロックの周波数によって次に示すように変化します。Arduino Unoは電源電圧5V、クロックは16MHzですので、CPUチップ本体だけでおおよそ8mAの電流を消費します。周辺回路でLEDなどの点灯を行うとすぐに数mAの消費電流の増加となります。 電源電圧（V) クロック（MHｚ） 0.128 1 8 16 2.0 0.035 0.30 1.6 2.7 0.045 0.45 2.5 3.3 0.061 0.60 3.0 5.0 5.0 0.105 1.00 5.0 7.5 単位 mA 実際のボードの消費電流の測定 実際のArduinoのボードの消費電流を測定します。その測定は、電源からのプラス側の配線を切断しディジタル・マル
Word2Vec というと、文字通り単語をベクトルとして表現することで単語の意味をとらえることができる手法として有名なものですが、最近だと Word2Vec を協調フィルタリングに応用する研究 (Item2Vec と呼ばれる) などもあるようで、この Word2Vec というツールは自然言語処理の分野の壁を超えて活躍しています。 実は Item2Vec を実装してみたくて Word2Vec の仕組みを理解しようとしていたのですが、Word2Vec の内部の詳細に踏み込んで解説した日本語記事を見かけることがなかったので、今更感はありますが自分の知識の整理のためにもブログに残しておきます。なお、この記事は Word2Vec のソースコードといくつかのペーパーを読んで自力で理解した内容になります。間違いが含まれている可能性もありますのでご了承ください。もし間違いを見つけた場合は指摘してもらえると
GoConでは毎回エラー処理について面白い知見が得られる．Go Conference 2014 autumn においては（実際のトークではないが）居酒屋にて@JxckさんがRob Pike氏から以下のようなテクニックを紹介してもらっていた． Errors are values - The Go Blog Golang Error Handling lesson by Rob Pike これはWrite（やRead）のエラー処理が複数続く場合にerrWriter を定義して複数のエラー処理を一箇所にまとめてコードをすっきりとさせるテクニックであった． そして今回の Go Conference 2016 spring のkeynoteにおいてもDave Cheney氏から（僕にとっては）新たなエラー処理テクニックが紹介された． Gocon Spring 2016 実際に使ってみて/コードを読ん
Enjoy watching, trying, and learning with this guide to algorithms. The wide-ranging field of algorithms is explained clearly and concisely with animations. Deepen your understanding by exploring concepts in "Sim Mode". Also includes algorithms closer to home involving encryption and security. Come on, let's take a journey into the world of algorithms! ==== Categories and Included Topics ==== [ So
今回のサンプルは、人物の座標のみRGBデータを取得することで、その人物を画面上に切り抜いて表示するサンプルを作成します。 サンプルを実行すると、画面上にはプレイヤー（人物）だけが表示されます。背景は透明化されているため、あらかじめ背景画像を用意しておけば、合成することも可能です。まずは切り抜いたところまでの動画を御覧ください。 動画を見ていただくとわかりますが、頭部のあたりの切り抜きがギザギザになっています。現状のSDK 1.5ではこれが限界のようです。 サンプル一式は、会員限定特典としてダウンロードできます。記事末尾をご確認ください。 プロジェクトの作成 VS 2010のメニューから[ファイル(F)／新規作成(N)／プロジェクト(P)]と選択します。 次に、「WPF アプリケーション」を選択して、「名前(N)」に任意のプロジェクト名を指定します。ここでは「KINECT_Backgroun
Googleは最近、正当に築き上げてきた誇りを抱きつつ、次のような 発表をしました 。 Googleは、先日開催された2015 Open Network Summitで、5世代の社内ネットワーク テクノロジーの詳細を初めて公開しました。初の社内データセンターネットワークである10年前のFirehoseから最新世代のJupiterネットワークに至るまで、Googleは1つのデータセンターネットワークの能力を100倍以上に増強してきました。実際、現在のJupiterファブリックは二分割帯域幅で1ペタビット/秒を超えています。これだけの能力があれば、10万台のサーバがそれぞれ10Gb/秒で情報を交換でき、アメリカ国会図書館所蔵図書のスキャンしたコンテンツ全体を1/10秒未満の時間で読み込むことができるでしょう。 Googleのデータセンターネットワークは、目に見えるGoogleのほとんどの仕事を
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