機械学習スタートアップシリーズ ゼロからつくるPython機械学習プログラミング入門 (KS情報科学専門書)
機械学習について基礎的な部分を勉強し始めたのですが、まずは「教師あり学習」で必要不可欠になる「ラベル付け」という作業について勉強したので、そのメモを書きます。
今回は以下の資料がとても分かりやすくまとめられていたので、その中でポイントになる部分をピックアップしてみました。
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エンジニアリング組織論への招待 ~不確実性に向き合う思考と組織のリファクタリング
ここ最近の自分のソフトウェア開発業務は、開発の納期に追われつつも、目標とする性能をなかなか達成できなくてかなり苦労していました。自分は管理職ではなくただの一般社員ですが、それでもソフトウェア開発を行うチームとして業務改善を行える余地がたくさんあるんじゃないかと思い続けていました。
何か解決策はないかと調べていたところ、とても参考になりそうな書籍を見つけたので、今回はそれを読んで参考になったポイントを書き留めておこうと思います。
世の中の凄腕データサイエンティスト達はどのようにしてデータ分析をしているのか調べていたところ、Kaggleのコンペに参戦して上位に食い込んでいる人の技術記事を見つけました。最終的にモデルを作って予測をするところまでの過程が分かりやすくまとまっているので、とても参考になりました。
今回の記事は、上記の記事を読んで学んだデータ分析のプロセスについてのメモです。
株式会社ソニックガーデンの代表である倉貫義人さんのブログで、「プログラミングの初心者を抜け出すための習慣」という記事を読みました。自分は流石に初心者ではないですが、かと言って上級者ですとも自信をもっては言えません。
今回読んだ記事に書いてあることは一見当たり前の事ですが、精神的に余裕が無かったりするとついつい疎かにしてしまうものばかりだったので、今後も意識していけるように、記事の概要及び読んだ感想をメモしておこうと思います。
記事の原文は以下のリンクよりご覧になれます。
kuranuki.sonicgarden.jp
大規模なシステムを動かすプログラムを開発していると、クラスやメソッド、変数の名前を既存のものと区別できるように考えるのですが、ネタ切れになってくるとテキトーになってしまったり、以前にもあったようなネーミングをしてしまった紛らわしくしてしまったりします。 そこでプログラミング時のネーミングについてコツなどはないか調べていたところ、以下の記事がとても参考になったので、これを読んで学んだ事を自分が開発するソフトウェアと照らし合わせながらメモしておくことにします。
良いプログラムを作るには「オブジェクト指向設計をする」とよく言われていますが、正直なところ具体的にどういう書き方をするのがオブジェクト指向なのか、といのがよくわかっていませんでした。
そこで改めて調べていたところ、以下の記事が大変参考になったので、それらを読んで学んだ事をメモしておきたいと思います。
オブジェクト指向という概念について分かりやすく説明してくれています。
ソフトウェア開発において、オブジェクト指向設計をするとどういうコードになるのか、というのをまとめてくれています。
プログラミング中級者に読んでほしい良いコードを書くための20箇条 | anopara
プログラミング中級者に読んでほしい20個の心得の補足 | anopara
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自動運転におけるブレーキ制御やACCに関する論文を調べていたら、アメリカ屈指の名門私立研究大学であるカーネギーメロン大学の研究室が開発した無人ロボット車「Boss」の技術論文が公開されているのをネットで見つけました。自動運転分野では超有名ですが、今までしっかりと論文を読もうとしていなかったので、これを機会に精読してメモを残そうと思います。論文の原本のPDFはこちら↓
この論文を出したカーネギーメロン大学と、その研究室である「General Motors - Carnegie Mellon Autonomous Driving Collaborative Research Lab」については、以下のリンクをご覧ください。
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