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【第5話無料】アメリカを滅ぼすものは何か?
NewsPicks編集部
岡田 領東京大学 AI / Research / Engineer / DJ / BeatMaker
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アバター技術を実用化へ ロボット学者が新会社設立
共同通信
岡田 領東京大学 AI / Research / Engineer / DJ / BeatMaker
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【驚愕】大学生が、2日でブランドを作ってみた
NewsPicks編集部
岡田 領東京大学 AI / Research / Engineer / DJ / BeatMaker
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3482Picks
【激突】「楽天ペイvs PayPay」の手数料競争がはじまった
NewsPicks編集部
岡田 領東京大学 AI / Research / Engineer / DJ / BeatMaker
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「まずは一つ勝つ。それ以外は負けてもいい」。競技プログラミングやKaggleを極めたPFN秋葉拓哉の勝ち方
若手プロフェッショナルのキャリア支援ならLiiga
岡田 領東京大学 AI / Research / Engineer / DJ / BeatMaker
"論文は、1本読むだけでは得られるものがそれほど大きくありません。たくさんの論文を読み、読んだ知識を体系化することが重要になってきます。そこから自分なりの判断をし、研究や開発の方向性を決めるわけです。入社当時はこの能力を、かなりうまく生かせたと感じています。" "Kaggleで身に付くことはたくさんありますが、最も重要なのは、定量的な検証ができるようになることです。機械学習では、与えられたデータを分割し、一方を学習用データに使って予測モデルを作り、もう一方のデータでそれがどれくらいの予測性能かというスコアを出します。これを「バリデーション」と言います。教科書ではさらっと説明されておしまいなのですが、これがかなり難しい。しかもKaggle経験のない人は、かなりの割合でミスをし、恐ろしいことにその事実に気付きません。" "実務では、そもそも自分が何を解くべきか、あるいは、今自分やチームが取り組んでいる課題は本当に正しいのかまで見ないといけない。必要なのはコンテストで出題する側の視点で、視座を一段高くする必要があります。" "僕の考え方は「勝てないものは勝たなくていい」というオール・オア・ナッシングです。全てに勝とうとすると、全てが中途半端になってしまいます。だから「まずは一つで勝つ、それ以外のものは負けてもいい」と。少し試してみて「勝てない」と思ったら捨てる判断をしますし、それは仕事でも非常に重要だと思っています。"
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【プロ解説】デザイナーとの協業で知っておきたい3つの点
NewsPicks編集部
岡田 領東京大学 AI / Research / Engineer / DJ / BeatMaker
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【読書】「勝てる」プロジェクトは、何が違うのか?
NewsPicks編集部
岡田 領東京大学 AI / Research / Engineer / DJ / BeatMaker
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