仮想（暗号）通貨「Ethereum」（イーサリアム）のブロックチェーン技術を使ったSNSが登場した。「Numa」と呼ばれるそのSNSはイーサリアムブロックチェーンとP2P分散ファイルシステムプロトコルのIPFS（InterPlanetary File System）をベースに構築された分散型SNSで、ActivityPub互換の連合機能によりマストドンなどとやり取りもできる。 このプロジェクトのここ数カ月取り組んでいるという開発者のハンク・ストーバーさんは、教育用プラットフォーム「Kadenze」の開発にも携わるなど、多くの実績を持つ米国在住のエンジニアだ。 Hacker Newsにハンクさんが投稿したコメントによれば、NumaではEthereumのスマートコントラクトがネットワークの全データをトラッキングする。コントラクトにはIPFSのハッシュのみが受け渡される。IPFSオブジェクトはユ
リーンスタートアップとは、アイデアを生む手段ではなく、マネジメント論顧客に対し、仮説構築 → 実験 → 学び → 意思決定」のサイクルの実践限られたリソースの中でのコストパフォーマンスの高い意思決定が重要「MVP」と「Lean Canvas」で届けたい価値とビジネスモデルの明確化を書籍『リーンスタートアップ』。起業家エリック・リースによる全く新しいスタートアップ論を示したこの本は、シリコンバレーを含め全米で一大ブームを巻き起こした。起業家や経営者の方はもちろん、デザイナーやエンジニア、マーケターの方も一度は耳にしたことがあることだろう。 しかし「リーンスタートアップとはなにか」と改めて聞かれると、言葉できちんと説明することが意外と難しいことに気がつく。「MVP」「Lean Canvas」等、単語こそ知っていたとしても、それらを体系化的にに説明するのは中々出来ないのではないだろうか。 そこで
We turned a MacBook into a touchscreen using only $1 of hardware and a little bit of computer vision. The proof-of-concept, dubbed “Project Sistine” after our recreation of the famous painting in the Sistine Chapel, was prototyped by me, Kevin, Guillermo, and Logan in about 16 hours. The basic principle behind Sistine is simple. Surfaces viewed from an angle tend to look shiny, and you can tell if
現在開催されている、AWS Summits 2018 | San Franciscoにおいて、AWS Secrets Managerが発表されました。 AWS Secrets Manager: Store, Distribute, and Rotate Credentials Securely | AWS News Blog 2018年4月9日更新 AWS Secrets Managerを学ぶ時に便利なリソースや、概要、構造、チュートリアルなどをまとめた記事を公開しました。こちらも合わせて御覧ください。 機密情報を一元管理できる「AWS Secrets Manager」とは？概要と主要機能、動作原理、各種リソースまとめ __ （祭） ∧ ∧ Y ( ﾟДﾟ) Φ[_ｿ__ｙ_l〉 Secrets Managerﾀﾞﾜｯｼｮｲ |_|＿| し'´Ｊ AWS Secrets Mana
この文章は、Google社のソフトウェアエンジニア、機械学習研究者 François Chollet氏がサイトMedium上で公開したエッセイ "What worries me about AI" の翻訳です。 AIについて私は何を心配しているか 免責事項：これは私の個人的見解であり、雇用主の立場を表すものではない。この記事を引用する場合は、誠実さを保ってこの文の意図を保って提示してほしい。つまり、個人的で、スペキュレーティブな意見であり、読者自身の判断材料とするためのものである。 1980年代と1990年代ごろの人であれば、今や絶滅した「コンピュータ恐怖症」現象を記憶しているかもしれない。個人的には、2000年代始めごろまでは何度かそんな現象を目撃したことがある。-- 我々の生活に、職場と家庭にパーソナル・コンピュータが導入されるにつれて、少なくない人が不安や恐怖を示し、攻撃的な反応をす
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Session-only cookie corruption in Ruby web apps | perlkour 原文公開日: 2017/11/21 著者: perlkour RackやRailsにはクッキーモンスターがいます。 ブラウザは、ドメインやレスポンス内でcookieの数やサイズに制限を設けています。この制限を超えると、まずいことが起こる可能性があります。明らかなケースについてはRackやRailsが防止を試みますが、本記事では現在の実装で生じる問題について説明します。また、RubyのWebアプリで発生する問題の潜在的なインパクトや、問題の緩和方法についても検討します。 この情報は、（セッションIDに限らない）セッションハッシュ全体をエンコードした内容を含んでいるセッションcookieを転送するWebアプリと強く関連
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 強化学習入門の第3弾。「モンテカルロ木探索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）」を解説するとともに、実際にAI同士で五目並べを戦わせてみました！ こんにちは。アナリティクスサービス本部 AI開発部の山崎です。 昨年も強化学習界隈は盛り上がりを見せていましたが、今なお、強化学習と言えば一番にAlphaGoを思い浮かべる人も多いのではないでしょうか。昨年、AlphaGoZeroという進化バージョンが発表され、一切のお手本を用いずに従来バージョンより強いということが話題になりました。（それまでのAlphaGoは、人のお手本をある程度学び、その後勝手に学んでいくものでした） さらに、AlphaGoZeroを一般化したアルゴリズムに修正したAlphaZeroが登場し、チェス
2018年4月現在ではブロックチェーンといば仮想通貨を支える技術という印象が強い気がしますがもちろん同技術は金融にとどまらず色々な領域に活用されていくものです。そんな一例として気になる海外サービスを見つけました。次世代出版プラットフォーム「Publica」です。本稿では既存の出版業界の仕組みや既存サービスに触れながらPublicaの何が新しく、それがどのように出版のあり方を変える可能性があるのかについて考察しようと思います。 ■Publicaとは？ 簡単にいうとPublicaは、独自のトークン「PBL」を使い、 著者が読者から直接本の代金を受け取れる仕組みです。実際に本ができあがるまでの流れを見るとわかりやすいです。下記の図と併せて御覧ください。 まず作品を形にしたい作家は必要な費用を算定してPublica上で クラウドファンディングを実施し、興味を持った読者から資金をPBLで集めます。支
フィードバックを送信 API 設計ガイド コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 変更履歴 はじめに これは、ネットワーク API の一般的な設計ガイドです。2014 年以来 Google 内部で使用され、Cloud API やその他の Google API を設計するときに Google が従うガイドです。この設計ガイドは、外部のデベロッパーへの情報提供と、互いの連携作業の効率化のためにここで共有されています。 Cloud Endpoints のデベロッパーには、このガイドは、gRPC API を設計するときに特に役立つことがあり、そのような場合にはこれらの設計原則を使用することを強くおすすめします。ただし、このガイドの使用は必須ではありません。Cloud Endpoints と gRPC はガイドに従わなくても使用できます。 このガイドは、gR
最近、社内勉強会で機械学習についてエンジニアに説明する機会があり、その際にKaggleについても説明しました。一方で うーん、「Kaggler はパラメータチューニングやアンサンブル等の自明でインクリメンタルな改善『しか』できない」というような誤解はどうやって解いていけばいいんだろう。— im132nd (@im132nd) 2018年4月4日 という話もあり、(特にデータサイエンティスト以外の職種の人が)Kaggleをやる意義/メリットについてまとめてみました。ガッと勢いで書いたので、項目に結構被りがあります。なお、書いている本人はKaggleほぼ初心者であまり説得力がないです。Kaggle Masterの人がもっといいエントリを書いてくれるのを期待しています、議論の叩き台エントリです!! Kaggleをやる意義/メリット 様々なデータセットを触ることができる kernelでデータ分析の
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 本記事では、データサイエンスについて学んだこと、データ分析業務に携わって、経験したこと、気付いたことをまとめています。特に、後半を中心にまとめています。前半についてはこちらの「データサイエンティストを目指して半年で学んだことまとめ」に書いています。ご興味があれば、読んでいただければと思います。 全ては**ビジョン（あるべき/ありたい姿）**を明確にしてから始まる データ分析で最も重要になるのが、ビジョン（あるべき/ありたい姿）の明確度にあると感じています。ビジョンが明確であるほど、課題・目的も明確に設定でき、課題解決のための仮
ブラウザ拡張Selenium IDEで ユーザー操作を記録・再現できる！ UIテストの自動化に活用しよう Selenium IDE（セレニウム・アイディーイー）とは、ブラウザ操作を記録・再現できるChrome、Firefoxで利用可能な拡張機能（アドオン）です。 手軽に記録・再現ができるため、アイデア次第で色々な使い方ができます。筆者は、会社の打刻操作（社内サイトへアクセス → ログイン → 打刻ページへ遷移 → 打刻ボタンをクリック）を記録し、自動実行することでいち早く出社ができるようにしていました。 その他にも開発時に繰り返し行うようなデバッグ作業やルーティーン作業を記録することで、以下のような活用もできます。 入力フォームなどに文字を入力する操作を記録しておき、自動入力させる。 ゲームやSPAのデバッグ時に、スタート画面からデバッグしたい画面までの移動操作を記録しておき、任意の画面へ
はじめに 本稿では、仕事をする上での作業工数の見積もり方法について説明します。 工数とは何か 工数(こうすう1)というのは、仕事において、あるひとつの作業を完了するまでにかかる総累計時間のことです。情報処理技術者試験に出てくるTAT(ターンアラウンドタイム)とは意味合いが異なります2。 例えば、ある作業に40時間(40H3)かかるとした場合、工数は40時間であるといえます。1日8時間勤務だとした場合、40時間は5人日(にんにち)と表現することができます。さらに、1ヶ月20日勤務だとした場合、0.25人月(にんげつ)と表現することもできます。 一般的に工数の単位は「人日」および「人月」で扱います。 学生時代は工数を気にすることはないですが、ITエンジニアとして会社で働くようになると、かならず工数を意識する必要があります。 なぜ工数を意識する必要があるのか なぜ工数を意識する必要があるのかとい
(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング： 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 今回はソートについて記します。 0. はじめに データ構造とアルゴリズムを学ぶと一番最初に「線形探索」や「ソート」が出て来ます。これらのテーマは応用情報技術者試験などでも頻出のテーマであり、アルゴリズムの Hello World とも呼ぶべきものです。 特にソートは、 計算量の改善 ($O(n^2)$ から $O(n\log{n})$ へ) 分割統治法 ヒープ、バケットなどのデータ構造 乱択アルゴリズムの思想 といった様々なアルゴリズム技法を学ぶことができるため、大学の授業でも、アルゴリズム関連の入門書籍でも、何種類ものソートアルゴリズムが詳細に解説される傾向にあります。本記事でも、様々なソートアルゴリズムを一通り解説してみました。 しかしながら様々な種類のソートを勉強するのもよいが、「ソートの使い方」や
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