005.技術書典を終えて
2018年10月10日
技術書典終わりました
何人か「podcast 聴いています」と声をかけてくれた方がいました
来場者1万人超え。
Kaggle 本は、紙と pdf で合計 280 冊くらい売れて、合同会社本は pdf のみで 90 冊ほど売ることができました。
とにかく、「技術の発信」でも収入が得られる時代が到来しつつあることが嬉しいです。お客さんの課題に対して技術力をふるう「案件」も好きですが、その仕込みフェーズ自体でも稼げるとなると、より自由に生きるための選択肢が増えたような、そんなワクワク感があります。
技術の発信でも収入が得られる時代
参加者も増えて全体的なクオリティが上がっているので売る方のハードルも上がりそう
慶応大学の量子コンピュータ講義が無料で受けられる MOOC
動画は英語だけど日本語スクリプトも見えるので良い
4 週間のコンテンツ
AI 系の日本語ポッドキャスト見つけた
Team AI 自体は何度か Qiita 記事とかで見かけてたけど、Podcast やってるのは知らなかった
話の内容的にはアカデミックでのキャリアパスやビジネスについて
regonn&curry.fm の1回目の時にリプもらっていました。
落合陽一の塾に入った
最近は kaggler-ja とか VR アカデミア みたいに専門のコミュニティが出来上がってきている気がして、そこらへんに興味があった
今後は大学という枠ではなくコミュニティという枠で学ぶ機会が増えるのではないか?
中で研究室という概念があり、そこで自分の興味がある分野を他の人とディスカッションできる
VR 研究室を立ち上げ中
AI 研究室も立ち上げてみたいけど、何を研究するのかが明確にならないので、諦めた
Doc2Vec の YouTube 動画上げました
https://www.youtube.com/watch?v=11WobcsWn64
Two Sigma: Using News to Predict Stock Movements
取り組もうと思ってる
ニュース情報から株価の動きを予測するコンペ(チーム最大 3 人)
Kernels only
You can only submit from Kaggle Kernels.
Submission Instructions を見れば Kernels only について書いてあった
PUBG Finish Placement Prediction Kernels Only
PUBGのコンペ!!
playgroundじゃなく、普通のできていたら本気で取り組みたいやつだった。
こういうゲームのデータの分析って、すごく面白い。
kaggle の新コンペ
またkaggleの新コンペ!!
タンパク質の28クラス分類
データサイズ17GB
1/10まで。年末年始でやれそう。
最近コンペ数が増えている気がするけど、実際のところどうなんだろう?
リスナーからの質問
画像系のコンペティションでは DNN1 強という印象ですが、それ以外の手法をどの程度調べるべきと考えていますか?
画像のコンペは、ディープラーニングを用いるのは前提になりますよね。
ただ、他の人と差を付けないと上位にはいれないので、ディープを頑張るのも、前処理・後処理で工夫するのもどちらも重要だと思います。
どれくらい調べればよいかは、全然まだわかっていないです。
今日の一句
爽籟やレッカー車待つ二人組 恋言