IT業界の世代間ギャップを「ロードマップ指向 VS エコシステム指向」という図式でまとめるとうまく整理できるような気がしてきた。 他の業界でも、常に勉強してないと仕事にならない所では、似たような問題があるかもしれない。普通の人は「ロードマップ」の中では真ん中を進むべきで、「エコシステム」の中では真ん中を避けるべきだ、という話。 私は、80年代からずっとプログラマをしていて、今でも現場でコードを書く仕事をしているので、同世代の人から、彼らと現場の若い人との仲裁役というか通訳のようなことを期待されることが多い。 確かにそこには微妙なギャップがあって、自分はどちらの言い分にも共感する所があるので、なんとかそれを言葉にしたいのだが、なかなかうまく言えなかった。 プログラマという仕事は、今も昔も勉強をしてないと普通の仕事も成立しないのだが、その勉強の仕方というか意味づけが、違ってきていると思うのだ。
Immutable Infrastructureはアプリケーションのアーキテクチャを変えていく、伊藤直也氏（前編） 仮想化やクラウドを基盤とした新しいインフラの考え方である「Immutable Infrastructure」が注目されています。3月25日、このImmutable Infrastructureをテーマに渋谷のDeNAオフィス大会議室で開催された勉強会「Immutable Infrastructure Conference #1」は、150人の定員に400人以上が申し込む人気ぶりでした。 これまでのImmutable Infrastructureに関する議論はおもにデプロイなど運用とインフラ周りの話題が中心でしたが、最初のセッションで登壇した伊藤直也氏は、Immutable Infrastructureが結果的にアプリケーションアーキテクチャにも大きな影響を与えるため、アプリケ
Quoraに投稿された質問 "What has happened in theoretical machine learning in the last 5 years (2009-2014)?" 「2009年から2014年の機械学習の理論的進歩について教えてください」 への、機械学習研究者Yisong Yueの回答を翻訳しました。そのままだと通じない部分は意訳しているので、原文に忠実ではありません。 「2009年から2014年の機械学習の理論的進歩について教えてください」への回答 私の個人的な視点で話します。 潜在変数モデルに対する最適推定について: 理論的な進歩として私が最初に思いつくのは、潜在変数モデルに対する（ほぼ）最適な推定です。この潜在変数モデルの最適推定は一般的に非凸な問題であり、つまり（よく知られている）凸最適化の手法の通用しない難題です。 最も輝かしいアプローチはスペクト
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