Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
社内の勉強会で発表した_output_一部抜粋版_.pdf
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
tsuyoshi nakamura
April 09, 2019
Technology
520
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
社内の勉強会で発表した_output_一部抜粋版_.pdf
tsuyoshi nakamura
April 09, 2019
More Decks by tsuyoshi nakamura
See All by tsuyoshi nakamura
PHPを少しでも早く_条件はあるよ_.pdf
tsuyoshi
0
93
スタートアップ6年目のレビュー文化.pdf
tsuyoshi
1
2k
PHPを少し深堀るよ.pdf
tsuyoshi
0
420
Reactive_Manifesto.pdf
tsuyoshi
0
98
About_Resilience.pdf
tsuyoshi
1
110
エンジニアの循環ってgood_or_bad_.pdf
tsuyoshi
0
1.3k
スタートアップしてからの失敗の数々
tsuyoshi
0
2.5k
スタートアップエンジニアの役割
tsuyoshi
0
560
古株のvalueの出し方
tsuyoshi
0
4.2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
AIは爆速なのに、私が詰まっていた話 ― 音声入力と鳴くマスコットでボトルネックを削る
yama3133
0
610
ビジネスを止めない技術的負債の返済のための戦略とその手法 - 技術的負債と向き合う / Complexity and Simplicity
soudai
PRO
3
700
自作バイナリを動かす「入口」8選
puhitaku
2
1.3k
V8のArray.prototype.flatを最大約20倍速くするまでと、巨大OSSへの大規模コミットの道のり
riyaamemiya
0
270
LLM機能を自作して分かるSnowflake Cortex AIの強み
nayuts
0
360
会社説明資料
persolserverworks
0
9.7k
10年後、Engineering 行為を剥奪されるとして、わたしたちは、どう、何を創ればいいだろうか。 / If Engineering Is Taken Away in 10 Years, How and What Should We Create?
bitkey
PRO
1
120
実体験から学ぶ分析エージェントの開発と運⽤
recruitengineers
PRO
8
2.2k
夫婦で子育てするための育児標準化
codmoninc
PRO
0
190
USB PDを使ってスマホを労わりたい
raspython3
0
160
不可逆な意思決定を避けながら10億超の顧客データを AI Ready にするデータ基盤設計
baseballyama
1
310
並行性の問題を防げ!実践トランザクション入門
occhi
0
290
Featured
See All Featured
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4.6k
SERP Conf. Vienna - Web Accessibility: Optimizing for Inclusivity and SEO
sarafernandez
2
1.6k
Neural Spatial Audio Processing for Sound Field Analysis and Control
skoyamalab
0
560
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
21
1.7k
The AI Revolution Will Not Be Monopolized: How open-source beats economies of scale, even for LLMs
inesmontani
PRO
3
3.8k
Speed Design
sergeychernyshev
33
2.2k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
128
18k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
62k
Leveraging LLMs for student feedback in introductory data science courses - posit::conf(2025)
minecr
1
430
The Limits of Empathy - UXLibs8
cassininazir
2
720
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
1k
Deep Space Network (abreviated)
tonyrice
0
360
Transcript
社内の勉強会で発表した output(一部抜粋版) 2019.4.3 @nakamura244
-- 色々省略
何個かある自分の学習課題の中で 機械学習関連でアウトプットしようと思いま す
ちなみに私に数学的なbackboneなど皆無 です
学習の題材 簡単に言うと今Kaggleで頑張っています。 kaggleとは? Kagglerの生態に詳しい人 もはや別人種 もはや競プロ? だいたいの初心者がやる 2つ のコンペに参加している
学習のgoal - とりあえず、kaggleのエキスパートを獲得したい - エキスパート取れてからあとは考える Q:数学的な知識が皆無に等しい状態で理解できるの? -> 僕たちがPHPのコードを書くのにその裏側にあるCの実装や使っているコンパイラや アセンブリ、バイナリの知識まで全てわかって使っている人は極わずか ->
最低限の振る舞いや考え方などを習得してオブジェクト指向の元にコーディングする 事とだいたい一緒なのではないかと... -> MLをある程度適切に扱えるスキルを目指す。奥底のアルゴリズムまでをマスターす るとかはその後
学習の題材 kaggleを題材にしているわけ - より多くのユースケースがある - globalスタンダード - 適切なfeedbackや、ちゃんと評価される点 新しく何かをやり始めたときに、適切にFeedBackしてくれてたり、適切な評価を与えてく れる事は学習にとってはとても重要
学習の過程 - Discussionでmost votesの人のコメントをひたすら読む(全部英語) - KarnelsのBest Scoreの人のコードをひたすら読む&写経 - そこにつくcommentもひたすら読む、理解する (全部英語)
- ちょっと身近なデータで試してみる - リアリティのあるデータだと少しだけ楽しくなる - あとは本、kagglerの記事 - わからない単語だらけで最初はツラかった
-- 色々省略
まとめ - 今回は教師なし学習のようなもの - 継続的に特徴量となり得そうなデータ収集はしないと改善ができない - PVとかクリックとかも - kaggleのコンペの方が全然むずい -
強調フィルタリング系は結構単純なアルゴリズムなのでsklearn使わずにJSだけで 実現している人もいる様子 - もちろんPHPでも全然書けると思う - いきなりレコメンドとしなくても、ターゲットメルマガ、ターゲットプッシュ通知とか活用 どころはあると思う