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こんにちは、エンジニアリングGの池田(@progrhyme)です。 エムスリーではこれまでエンジニアの集団研修を実施しておりませんでしたが、昨年度に続き新卒採用のエンジニアが若干名入社したことをきっかけに、新人研修を企画して実施しました。 手探りではありましたが、最終的に5〜7月にかけて12本の講義を実施し、のべ250以上の受講数*1を達成することができました。 本記事では、その内容の一部を紹介し、簡単に振り返ってみます。 コンセプト 最初の企画段階で、新卒エンジニアメンター陣とミーティングを行った際に、以下のような大まかな方針が決まりました。 新卒入社者だけでなく、中途入社者でも希望者は誰でも参加できるようにする。 以下のようなコンテンツを用意する: Webエンジニアとして幅広い人に必要な基礎知識 → 「Webエンジニア基礎編」 エムスリーエンジニアとして必要な社内知識 → 「エムスリー
C.M.ビショップ他著「パターン認識と機械学習」の輪読資料の一覧を当サイトで公開しました。 詳細はこちらから
データマイニング (data mining)† すでに蓄積されている大量のデータから興味深く再利用可能な規則性を見つけ出すこと． Book/Advances in Knowledge Discovery and Data Mining では，狭義には，知識発見の中でデータのパターンを見つけるアルゴリズムのこととされる．しかし，最近ではこのプロセス全体を指すことが多い． 統計的推定などとの違いは，文献3の見方が興味深いと思う． 推定や学習では，正当性(Validity)，有効性(Effectiveness)，効率性(Efficiency)の三つの軸をとりあげ，それぞれを重視する研究が 統計，機械学習(人工知能)，データベース の各分野になっているのではないかと指摘している． 実際のデータへの適用にはどの軸も大切で，バランスをとろうと心がけることがデータマイニングの特徴といえると思う．-- し
「Java News.jp（Javaに関する最新ニュース）」の安藤幸央氏が、CoolなプログラミングのためのノウハウやTIPS、筆者の経験などを「Rundown」（駆け足の要点説明）でお届けします（編集部） 論文は、難しくない 読者の皆さんの中には、「論文」と聞くと身構えてしまう方も多いのではないでしょうか？ 論文というと、書くのも読むのも大変で何だか小難しいことが書いてあるもののように思えるものです。それどころか、「論文とは縁がない」「プログラムがすべてだ」と思う方もいるかもしれません。しかし、ある特定分野の技術や研究を詳しく知るためには、論文は手軽で確実な情報源です。 よく論文が持つ意味について「巨人の肩の上に立つ」と例えられることがあります。これは、万有引力の研究で知られるニュートンも好んで引用していた言葉だそうです。「現代の学問は多くの研究の蓄積の上に成り立っている」ことを示す言葉
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