この記事は、ぼくのやらかした大失敗から得た教訓をまとめたものです。 麻雀では、配牌やツモが悪ければ、まず勝てません。 しかし、何千回も麻雀ゲームを繰り返すと、トータルでは、麻雀が強い人が勝ちます。 試行回数が十分に多いと、運よりも、「運以外の何か」によってトータルの勝敗が決まるのです。 しかし、人生は麻雀と違って、以前にやったゲームの結果が、その後のゲームの勝敗を大きく左右します。 たとえば、人生の初期に大きな成功を収めると、その後の人生は圧倒的に有利になります(金銭・人脈だけでなく、拙著に書いたような認知バイアス系の雪だるま効果が発生するため)。 また、逆にうつ病になって、それが治らなくなってしまったりすると、もう、何をやっても、どうにもならなくなったりします。 しかしながら、実際には、「人生の初期に大きな成功を収めた人」も「うつ病になって、それが治らなくなってしまった人」も、多数派では
「英語講師の話す英語はわかるのに、ネイティブ同士の会話が聞き取れない」 「映画を英語字幕付きで見ていても、同じことを役者が話しているように聞こえない」 ある程度の英語力があるにも関わらず、ネイティブの話す英語が聞き取りにくく感じてしまう原因のひとつにリエゾン（リンキング）があります。 リエゾンとは言葉の音声変化のことで、ネイティブスピーカーの英語では自然に発生しています。 このリエゾンを意識できると、相手の英語がぐっと聞き取りやすくなるばかりか、自分でもスピーキングのときにより自然な発音ができるようになりますよ。 しっかりリエゾンを身につけて、リスニングもスピーキングも、自信を持ってできるようになりましょう！ 執筆者：Lin 小4までアメリカの現地校に通い、帰国後は「英語はネイティブ並みでしょう？」という周囲の誤解とプレッシャーゆえに、英語の勉強から遠ざかった過去あり。中途半端な英語力にコ
様々な会社に訪問していると、それなりの頻度で「言語化が苦手な人」に遭遇する。 例えばこんな具合だ。 「プロジェクトの基本要件を一つにまとめてマネジメントしたいんだけど。 例えば、一部のプロジェクトで必要なリソースを最初に一つの大きな枠組みで決めて、それを全部に使う、そんな感じ。」 「言葉にできてるじゃない」と思う方もいるかも知れない。 だが、本当に言語化の苦手な人とは、「言葉にはできているのに、その内容が、他の人にとって難解過ぎる人」なのだ。 「言葉が出てこない」 「説明しにくい」 「なんと言えばいいのか迷う」 というのは、実は「言語の苦手な人」よりもかなりマシである。 なぜならば、「言語化できていない」という認識を自分自身で持てるからだ。 それに対して、真に言語化の苦手な人は、自分自身で「言語化が苦手」と気づいていない可能性が高い。 前職にもこんな人がいたが、 「あの人、あたまが良すぎて
『（ある程度は読めるが）喋れない、聞けない』から、『TOEIC 815点（リスニング420点）まで、5時間ｘ10か月＝1500時間』 大学受験で英語が得意科目だったのははるか昔。喋れない、聞けないから脱却の必要があり、10ヶ月の猛勉強で、さほど苦労なく英語で世間話ができて、ニュースやTEDなら比較的楽に聞けるようになった。日常的に字幕なしの海外のYOUTUBEを見ているし、世界一人気があるというポッドキャスト『The Joe Rogan Experience』も、まだら状の理解ながら、テキストなしで楽しめるようになった。 僕の勉強量と成果のバランスが良いのかどうか、自信はない。勉強時間も、平均したら、一日5時間を大きくは超えないとは思うが、サボり気味だった期間もあり不正確である。 それだけの時間をかけたら、そりゃ、それぐらいにはなるわな、と思う方もいるだろう。 が、『TOEIC 815点』
パリ在住フランス人研究者が「日本語の起源」を追究する理由。文字なき時代の古（いにしえ）の姿はここまでわかった！ - 社会 - ニュース
週プレNEWS TOPニュース社会パリ在住フランス人研究者が「日本語の起源」を追究する理由。文字なき時代の古（いにしえ）の姿はここまでわかった！ 「日本語の祖先は、朝鮮半島から海を渡ってもたらされた説が有力です」と語るペラール氏 日本語は、大昔はどのような姿だったのか？ 文献の記録がない時代はどんな発音で、どんな単語があったのか？ そんな疑問に答える本が出た。それが『日本語・琉球諸語による歴史比較言語学』だ。 われわれが話す日本語の祖先の姿に迫る画期的な方法をまとめたこの本の著者のひとりは、なんとパリ在住のフランス人、トマ・ペラール氏。異国の言語学者が明らかにした、日本語の古の姿とは？ ■日本列島にはいろいろな言語があった ――なんだか難しそうな本ですが、タイトルの「歴史比較言語学」ってなんですか？ トマ・ペラール（以下、ペラール） 異なる言語どうしを比較したりすることで、言語がたどった歴
ベロシティを高く保つ仕事のすすめ方 / Maintaining a High Velocity as Productivity Hacks
https://findy.connpass.com/event/318375/ での登壇資料です。
タイトルの結論は、「役に立つ」です。 役に立つか立たないかの議論は一切せず、本記事では、如何に統計や数学が実社会で役に立つかを紹介します。 はじめに こんにちは。ZENKIGENデータサイエンスチーム所属の廣田です。原籍はオムロンソーシアルソリューションズ株式会社 技術創造センタですが、社外出向でZENKIGENに所属しており、数理最適化や機械学習を用いたデータの分析業務、それらの結果に基づいた顧客への提案をしております[1]。 出向先であるZENKIGENの同僚にも、原籍のオムロンの同僚にも、統計検定®の準1級や1級を持っている方がいて、私も負けじと準1級を受験しました。結果、統計検定®準1級に合格し、優秀成績賞までいただくことができました。 統計検定®合格証と優秀成績賞 試験対策を通じて、改めて統計学の考え方は有用と感じました。この手の検定試験は物事を体系的に学ぶきっかけになるため、私
はじめに 本記事では無料で公開されている企業のエンジニア向け研修資料をまとめました。 近年では、多くの企業が新人向けの研修資料を公開しています。これらの資料は内容が充実しており、初心者から中級者まで幅広いレベルの学びを得ることができます。さらに、資料の作り方も参考になるため、勉強会で発表する人や企業の研修担当者にとっても貴重な情報源となっています。 本記事では様々な企業のエンジニア向け研修資料をまとめましたので、ぜひ参考にしてみてください！ 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 この記事の主な対象者 有名企業の研修資料を幅広く確認したい方 エンジニアとして初級から中級レベルの方 独学で学んでいる方 今後研修資料
CTOA若手エンジニアコミュニティ勉強会 #5 の発表資料です。 https://ctoa-wakate.connpass.com/event/318007/
ちょっと前の話になりますが 東工大と京大が相次いで「女子枠」を作りましたね。 正直なところ、愚策としか思えませんね。 １）面接では「本当の意欲」は測れない ２）「興味関心（好み）」の性差を無視するのは不自然 ３）「新しい視点」って？（笑）だったら「男女ともに」二次試験を廃止しろ ４）女子枠云々以前に、理系職の待遇を、国が変えろ １）面接では「本当の意欲」は測れない 面接で「理科・工学への関心興味」を測る？ バカ言っちゃいけません（笑 たしかに、「面接」は、『ある程度』有効。 実際に切った張ったのビジネスの最前線にいる人間には、ある程度、見抜ける。 それでも、「あんな奴だとは思わなかった」が３割くらい起きるのが「面接」。 短時間なら、人は人を騙せる。 ましてや、さ。 東工大も京大も、その「面接」だれがやるの？（笑 そういう「利益のためなら平気で人を騙せる人間が存在する現場」を経験していない教
大規模言語モデルの開発
2024年度 人工知能学会全国大会（第38回）チュートリアル講演１ 本講演では、大規模言語モデルの開発に必要な基礎および最新動向を概観する。その後、東京工業大学情報理工学院の岡崎研究室と横田研究室、産業技術総合研究所の研究チームで開発された大規模言語モデルSwallowの開発経験を踏まえ、学習データの構築、モデルの学習や評価などを説明し、日本語に強い大規模言語モデルの現状や課題を議論したい。
プログラマ視点での生成AIとの付き合い方
プログラミングについて、最近考えてることについてのポエム。 基本的に、 GPT-4 と Claude-3-Opus を使った経験を念頭に置いて話をする。機械学習エンジニアではないので、あくまで利用者に徹した視点での話。仕事で生成AIを使ったパイプラインを作ったりはしている。 生成AIの進化速度を予測しておく 今大事なことは、今AIがどの程度の性能かという定点の話ではなく、その進化の速度を認識すること。 コード生成というタスクにおいて、生成AIモデルを人間に当てはめると、こんな感じの人物像を自分は持っている。 GPT-4: プログラミング経験2年目の大学2年生 Claude-3-Opus: プログラミング経験3年目の大学3年生 ここでいうn年目は、業務経験ではなく、プログラミングの単位がある大学での、教育課程としての経験年数。今のひたすら学習量を増やす方式だと、単に1年に1年分ぐらい賢くなっ
生成AIによる「慣用表現の『乗っ取り』」と、その根底にある別の問題と - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
かなり前から「ChatGPTに学術論文を（英語で）書かせると"delve"のような普段使わないような単語が多く使われるのでバレやすい」という話がSNS以下各所で頻繁に噂されていたんですが*1、最近になってこの件について面白いpreprintが発表されていたのを知りました。それがこちらです。 もう読んで字の如しで「ChatGPTが登場して以来学術論文に使われる単語のレパートリーが劇的に変わってしまった」というのを、実際に具体的なデータに基づいて示した論文です。割と短めの読みやすい論文であることと、先述したようにSNSでは頻繁に噂されていた推測を明確化したということもあり、折角ですのでこのブログで簡単に紹介してみようと思います。 Preprintあげたのでご報告！📣 ChatGPTが使いがちな英単語ってありますよね。「delve」「realm」「utilize」あたり。 （限界助教先生の記事
東進ハイスクール・東進衛星予備校を運営するナガセは、日本マイクロソフトと連携し、生成AIを活用した自動英作文添削講座「英作文1000本ノック」を開講した。基礎から難関大学の入試レベルまで厳選された和文英訳1,000題の添削指導が瞬時にでき、高校教員や塾、予備校講師の負担を大幅に軽減できる。 ナガセによると、英作文1000本ノックは最新の生成AIであるGPT-4を活用して新たに開発された。東進の採点ノウハウが搭載され、英作文の添削・指導を瞬時に行える。間違った解答に対しては、画一的な指導ではなく、生徒一人ひとりに合うアドバイスができる。正答した場合には、他の表現方法も別解として提示する。 東進生が試験利用したほか、石川県の生徒に無償提供して延べ約13万回の演習を繰り返し、精度を上げている。マイクロソフトが提供するオープンAIサービス上で展開されるため、全国の東進で利用できる。 生成AIを活用
Docker、Linux、AWSひとつでも勉強しようと思ったら - itstaffing エンジニアスタイル
IT業界にいると「勉強したほうがいい」「エンジニアには必須だ」などと言われることも多い「Docker、Linux、AWS」などのサーバーに関するトピック。 これらは、一つ勉強しようとすると必ず他の技術もついてくる、互いに切っても切り離せない技術です。そのためか、学びはじめのハードルを高く感じてしまうことも。今回はサーバー関連の入門記事をまとめてご紹介します。易しい解説で「サーバーってこんな感じ」と掴むことからはじめてみてください。 こんな方におすすめ □ インフラ系に興味のある方 □ サーバー関連で何から始めていいかわからない方 □ Docker、Linux、AWSのどれかを始めたけれど、苦戦している方 Pickup 1：インフラ系きほんのき、「サーバー」をゆるく解説 この記事でわかること ・サーバーは何をするもの？ ・ウェブサーバー、メールサーバー、データベースサーバー違いは？ 2：サー
社内の技術共有会での発表資料です。 AI搭載エディタCursorの機能の紹介とKaggle等の機械学習コンペで使ってみて役立った点などを共有します
対象者 ・未経験からエンジニアを目指したい！と考えている方 ・エンジニアになったけどなかなか成長できてないな・・と感じている方 に読んでいただけると嬉しいです！ 自己紹介 株式会社PRUMという会社の代表をしています。岩本です。 https://prum.jp/ SES企業でエンジニアとして就業したのち、ヤフーでもエンジニアとして働いておりました。 2019年、PRUMを創業し組織を５期目の途中で70名の組織まで成長させました。 エンジニアの成長について、誰よりも考え抜いてきた自信があります。 エンジニアって、どれくらい勉強した方がいいの？ ずばり、はじめの2年間は、空いている時間は全て勉強しましょう。 そう考えるほうが楽です。圧倒的に楽です。 理由は後で書きます。 そもそも、エンジニアという仕事について エンジニアという職業は、とっても魅力的な仕事です。 人手不足のため給与水準もこれから
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不運に潰されず、幸運をつかむ方法｜ふろむだ@分裂勘違い君劇場
英語が聞き取れない原因はリエゾン（リンキング）だった！音変化のルールと練習方法を紹介
【特集】 知っ得！企業トップのAI活用法。日本マイクロソフト社長のCopilotの使い方がすごく勉強になる
これをやると「言語化が苦手な人」と、意思の疎通がしやすいかもしれない。
『（ある程度は読めるが）喋れない、聞けない』から、『TOEIC 815点（
統計検定®︎準１級は実務で役に立つのか？
【2024年度】エンジニア向け研修資料まとめ - Qiita
開発生産性 超入門 / development productivity introduction
東工大と京大の愚策 - とある講師のホンネ
生成AIで英作文添削 東進が日本マイクロソフトと連携して新講座「英作文1000本ノック」開講
AI搭載エディタCursorの紹介と機械学習コンペでの使用レビュー
元ヤフーエンジニア社長が考える、未経験エンジニアの最適な勉強時間 - Qiita