今年買って1番よかったもの
こんな写真が簡単に撮れちゃう一眼レフです。
【書評】『ゼロから作るDeepLearning』斎藤 康毅 著
この業界ではとても有名な本書。
今更感がありますが、読みました。
結構良い本です。
↓昨年の1位はこの本です。
ITエンジニアに読んでほしい！技術書・ビジネス書 大賞 2017より引用
良かった点と微妙な点を書きます。
良かった点は5つ。
1.第2章パーセプトロンの話がコンピュータの本質的な話をしている気がして感動できる。
人工知能「冬の時代」が到来 - THE ZERO/ONE より引用
2.気合いで読めば丸一日で読める
全部は写経は無理かもしれませんが読めます。
3.pythonに慣れることができる
pythonの変数を宣言しない感じとか、インデックスに意味がある感じとかわかります。
4.チューニングの方法がわかる
6章にまとめて書いてあってとても良いです。
DeepLearningはなんかこうすると良いといった法則があるのでそれを知れて良かったです。
5.第5章の逆伝播の説明が、「まぁ」わかりやすい
「まぁ」が入るのがポイントです。
微妙な点
(著者としては当たり前な話でしょうが）
1.偏微分がわからないと多分読めません
ちゃんと書いてあるぶん、ある程度の知識は必要です。
2.初めてプログラミングする人には、、、
ゼロからって書いてあるから、買って勉強しようとするプログラミング未経験者は多分無理です。
カレントディレクトリを移動できない人は、3章で詰まります。
（私はそもそもオープンにソース公開されていることに知らず、詰まりました）
3.結局は、データの前処理な気がしました、、、
MNISTに対する前処理のところがサンプルコードでは既にされいるので、いざ何かに適用するとすると、そこに膨大な時間がかかるかと思いました。
（それはそうですよね）
結論：
DeepLearningの理論をかじったことがあって、pythonでディレクトリの移動なんてググれば余裕だぜ！っていうpython未経験者にはオススメです。
（狭いですが、いるかと思います）
ICOやりたいとかマジで意味わかんない
仮想通貨バブルがバブリ過ぎていて、ICOをやりたいとか言っている方がいますが、本当に意味がわからないので、寝言は寝てから言ってください。
理解できない点が下記3つあります。
1.ICOして何をしたいのか全くわからない
例えば、ロケットを作りたいとか、スマホの次にくるデバイスを作りたいとか、◯◯やりたいならわかります。
が、しかし
何もやりたいことなくて、かつ先進的なビジョンもいのにやりたいとか意味わかりません。
2.お金集めたはいいけど人集めれるの？
経営に必要な3Mとはよく言ったもので、
人・モノ・金
この3つです。
これはこの順番で大切です。
お金を集めたとしても、人を集める能力と人をマネジメントできる能力がないとICOしても意味ないです。
3.ちゃんとそのお金使える？
2とも繋がりますが、私は仮に1億円ICOで集めたとしても、ちゃんとそのお金に見合うだけのアウトプットを出せる気がしません。
1億円使って高い確率で1.1億円にする方法がわかりません。
もっとも、税務上どう扱えばいいかもわかりません。
以上、ICOしたいとか簡単に言わない方がよいと思った話でした。
今年読んで1番よかった本
人生はノートで変わる『頭のよさはノートで決まる 超速脳内整理術』
斎藤孝著 ビジネス社
良い本は、時に価値観や習慣を変えてくれる。
本書はそういった本だ。
著者は明治大学の教授であり、多くの書籍を書かれている斎藤孝先生だ。
本書は言わば考えるためのノートの使い方についてが徹底的に書かれている。
本書の主張は3つだ。
・考えるために主体的に、積極的にノートを使うこと
・絵や図を使ってシンプルに整理すること
・物事は3つにポイントにまとめること
上記について具体的にどうやってやるかが書かれている。
なんでも、「我思う、ゆえに我あり」で有名なデカルトは『方法序説』に
「問題を列挙して再確認することが真理への道」だと説いている。
要は、ノートを使って書いて考えろと言っているわけだ。
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
本は読むだけでは意味がなく実際に行動に移さないと意味がない。
この本を読むきっかけになったSHOWROOM代表の前田さんのノート術を丸パクリして行動に移してみた。
（参考：すぐに役立つ！ 仕事がうまくいく「メモの取り方」 - ホウドウキョク）
するとどうだろうか。
明らかに日常で考えることが増え、面白いアイデアややるべきことが綺麗に整理できるようになった。
この一ヶ月くらいしかやっていないが、もう手帳とメモ帳とノートは欠かせなくなってしまった。完全に習慣化された。
何よりも良いのは、活字中毒である私は、大量の活字を読むが何がどこに書かれているかなどは全てを覚えておくことはできない。
それをメモ帳もしくは、iPhoneに書いておけば、考えがまとまり、やりたいことやるべきことが明確になる。
とても読みやすい本なので、是非皆さんも読んで、ノートで考える習慣を身に付けてもらいたい。
考えることは楽しいことであって、楽しい考えることができるようになるので。
世界で最高な仕事はITエンジニアである
世界で最高な仕事はITエンジニアである。
心の奥底からこのように思っているわけです。
CNNの行った調査によると2015年のベストジョブはソフトウェアアーキテクチャー、2017年のベストジョブはスマホアプリ開発者です。
Best Jobs in America - CNNMoney
Best Jobs in America - CNNMoney
日本の普通の感覚の人ではそうではないようなので、思いつく限りの理由を書きます。
1.世の中をよくするサービスをすぐにでも作れる。
Facebookははじめはハーバードの時間割共有サービスだったし、グーグルの検索エンジンは線形行列をゴリゴリ回しているだけでした。
2.仕事に困る気は全くしない。
2030年、約59万人のIT人材不足には海外人材活用がカギ | SEKAI LAB TIMES（セカイラボタイムス）より引用。
世界的に見ても、日本だけ見ても人材がいないことは明白で食えなくなるなんてことは考えれません。
3.世界と簡単に繋がれる。
ちょっと調べればだいたい外人が書いた英語のドキュメントにあたり、嫌でも世界と繋がります。
（個人的にですが、外人があげてるYouTubeの動画に何回も助けられています）
4.スキルと年収の関係がわかりやすい。
英語ができればいくらとか
もう少し○○であればいくらみたいなのがわかりやすいです。
・コードが書ける
・ビジネスで求めらるロジカルシンキングができる
・コミュニケーション能力
・基本的なIT知識がある
・業務知識がある
・英語に対してストレスがない
これらの組み合わせでほぼ年収が決まります。
超オープンな労働市場です。
5.システム開発は、仕事のプロセスそのもの
システム開発さえできれば他のどんなプロジェクトでもできるんじゃないだろうかと思うくらい色々なことが起きます。
認識の齟齬、資料がなにもないなかでの引き継ぎ。
そんなの日常茶飯事です。
6.非科学的なことは必要ない。
デザインとかマーケティングみたいな非科学的なことはありません。
常にコードは書いた通りに動いてくれます。
自分は、生まれ変わっても絶対にITエンジニアになります。
まだまだなんで精進します。
以上。
Kaggleで日本企業が面白いコンペやってた
もはやデータサイエンティストの溜まり場となっている『Kaggle』。
タイタニック問題だけやって、放置していたのだけど、久々に見たら2つの日本企業が面白いコンペをやっていたのでシェア。
1.メルカリ
Mercari Price Suggestion Challenge | Kaggle
セーターを売る時になんてキャッチコピーを書けば、いくらで売れるのかの分析して！
ってのがお題だった。
メルカリとしては一円でも高く売りたいわけで、きっとそれ関わる変数は画像とキャッチコピーしか変数がなくてとりあえずキャッチコピーで分析してみて！
ってな感じだろう。
これができると、すげーなぁ。
2.リクルート
Recruit Restaurant Visitor Forecasting | Kaggle
ホットペッパーの予約情報とエアーの予約情報渡すから、その日の来店数を予測して！
って問題。
これまたビジネス上面白い問題で、バイトの人数の管理とかに使えるよなぁ、と。
リクルートの方は明らかに提供データが少なくて外部データを持ってこないと無理そうなので、それが知りたいのでしょうね。
ふー、やるか。
やっぱやめるか。
