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『デスマーチ 第2版 ソフトウエア開発プロジェクトはなぜ混乱するのか』☆4

投稿日：
6年ぶりに前線に復帰したので、初心に戻ってITプロジェクトマネジメントの再学習。デスマーチとはプロジェクトが火を噴いている状態であり、技術やマネジメントの方法論ではデスマーチプロジェクトは解決できないことが多いのです。最新の開発ツール・方法論のようなハードなエンジニアリングアプローチではなく、優れた人材や効率の良いチームのようなソフトな要素が大事なのです。アメリカのITプロジェクトをベースにしている＆初版が古いのですが、参考になる要素は多いのです。

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この本を読むとわかること

  • デスマーチプロジェクトの定義（スケジュール・要員数・予算・要求事項）
  • デスマーチに陥ったらまずとるべきアクション
    • トリアージ
    • 20/80の法則
  • 要求事項管理の勘所
  • プロジェクトマネジャーとしてのユーザーとの交渉術・交渉すべきこと
  • ソフトウェア開発プロジェクトにおける時間と人数の関係性（人月の神話）
  • デスマーチで上からプレッシャーをかけられた際のプロジェクトマネジャーとしてのふるまい方
  • モチベーション・忠誠心が高く、効率的なチームを作るという「ピープルウェア」の神髄
  • プロジェクトマネジャーが任命時に上層部に掛け合うべきこと・必要な政治力
  • メンバーのやる気に大きく影響する報奨と残業
  • プロジェクトメンバーの役割分担
  • チームの生産性を落とす要素と、生産性の上げ方
  • ベストプラクティス導入の危険性
    • 米国国防総省が提唱する「ワーストプラクティス」という概念
  • デスマーチへの対処に大きく影響するプロジェクトマネジャーのメンタルモデル
    • どのような開発プロセスを選ぶかも大事だが、メンタルモデルのようなソフトな問題も重要
    • ソフトな要因は数字やメトリクスには表れない
  • WindowsNTや95で使われた「毎日の構築」という概念

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ベストビュー（過去1カ月）

【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第6回】乳がん診断AI　その1

投稿日：
ソムリAI（ワインソムリエAI）で使った手法で乳がん診断AIを作ってみます。まずは決定木とニューラルネットワークの2つのモデルを試してみます。かなり高性能なモデルができました。名医誕生かもしれません　笑
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【番外編】ビッグデータ解析やってみた。【第1回】地震解析　～最近地震多くないですか？～

投稿日：
「なんか最近地震多くない？」と思って調べ始めたら結果としてBI（ビジネスインテリジェンス）ツールを使った”なんちゃってビッグデータ解析”になってしまいました。4回くらいに分けて連載してみようと思います。
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『昭和酒場を歩く 東京盛り場今昔探訪』☆3

投稿日：
今なお残る都内（＋横浜）の昭和居酒屋の成り立ち＆探訪記。よく行ってた「品川居酒屋保護区」の居酒屋も載っていました。地域の再開発や閉店など絶滅の危機に瀕しているので、こうゆうのが好きな方は早めに行かれたほうがいいと思うのです。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第4回】ソムリAIの改良（正規化）

投稿日：
ソムリAI（ワインの評価を機械学習で当てる「ソムリエ+AI」）はもういいかなと思っていたのですが、機械学習の教科書的な本を読んでいるといくつか改良ポイントが見えてきたので、実際に適用してみようと思います。 まずは データの正規化 という手法を試してみました。結論から言うと、 あまり効果はなかった のです。。 ソムリAIの振り返り ワインの成分とランクのデータに対して、決定木・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークの3通りのモデルを使って機械学習 を行い、モデルの精度を検証してきました。それぞれのソムリAIの性能はこんな感じでした。 どのモデルも概ね60％程度の精度 でした。 改良その1：正規化 正規化とは まずは 正規化 という手法を試してみます。標準化とも呼ばれます。正規化を行うことで 尺度の異なるデータを比べやすくする とともに、 はずれ値の影響を小さくする ことができます。正規化には 各データを平均0・標準偏差1に成形する手法 と、各データを 0から1の範囲に成形する手法 の2つがあります。 前者は標準偏差が出てくることからも分かるように、 データが正規分布に従うことを前提にした正規化手法 です。 元のデータが釣鐘型の分布になっている場合に有効 です。後者は単純に データの範囲を0から1の範囲に狭める手法 であり、 元のデータが一様分布の場合 （規則性が無くランダムなように見える場合） に有効 です。 どちらの手法でもデータの範囲を一定のレンジに狭めており、そうすることで異なる尺度のデータを比べやすくしつつ、はずれ値の影響を下げるのです。 正規化してみる 元データの分布を確認 前回同様のワインのデータを使って正規化してみます。まずはワインのデータを読み込んで表示してみます。ついでに機械学習で使うワインの成分と、ワインの評価にデータを分割しておきます。 【オリジナルのワインデータ】 UCI（University of California, Irvine：カリフォルニア大学アーバイン校） http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv #入力データセットを読み込み i...
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『Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践』 ☆5

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これ1冊マスターすればそれなりに戦えるPython技術者になれます（きっと）。機械学習の基礎（パーセプトロンとか）とPythonの基本文法を覚えた後に読むのがよさそうです。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）【Day 4：卒業式】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。４ 日目は卒業式本番です。とても賑やかでアメリカンな式典でした。ただしあいにくの雨、僕曇り男なのに。。
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『深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト』 ☆5

投稿日：
一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している「Deep Learning for GENERAL (通称G検定 ） 」 の公式テキスト 。 ディープラーニングについて1冊で網羅的によくまとめられているので 、 ディープラーニングの入門書としてもおすすめです 。 ついでに勢いで資格も取ってしまいました 。 AI人材への第一歩なのです 笑
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『深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会)』 ☆4

投稿日：
人工知能学会が定期発行する学会誌『人工知能』に掲載された連載解説を単行本化した本。ディープラーニングの基礎から、画像認識・自然言語認識のような実践まで網羅的に書かれているので全体像をつかむには最適かも。
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『宇宙に命はあるのか 人類が旅した一千億分の八』 ☆5

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NASAの中核研究機関で火星探査ローバ一の開発をリードしている日本人による宇宙本。スプー卜ニクやアポロに端を発するロケット開発から、ボイジャーによる太陽系探査、最新の地球外生命体探査まで宇宙開発の歴史を網羅的に理解することができます。表紙に「宇宙兄弟」の南波六太（ムッ夕）が描かれていてインパクトが大きいのです。
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『儒教に支配された中国人と韓国人の悲劇 (講談社+α新書)』ケント・ギルバート ☆3

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日本滞在歴の長い（40年超？）アメリカ人から見た日本・中国・韓国論。偏りがあるので、ニュートラルな視座を持って読む必要があります。
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ベストビュー（全期間）

Malaysia Quarantine Premium Package　【番外編】Malaysia赴任記　隔離ホテル情報

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Once entering Malaysia, we need to be quarantined for 14days. At the beginning of COVID-19 spread, the hotel for quarantine have been determined randomly. In these days, we can choose "premium quarantine stay package" in advance . This article is summary of premium packages which I asked each hotel. Note: Information in this article might be old. It's better to confirm the latest plan to the hotel. Note: Only Hotel Istana can be booked via its homepage so far. As the other hotels don't show their premium package plans on their homepage, you need to contact them through their reservation E-mail address or "Contact us". マレーシア入国とともに14日間ホテルで隔離されます。当初は滞在ホテルがランダムに割り振られていたようですが、より快適なプレミアムプランが追加されました。各ホテルにどんなプランがあるのか聞いてみたので、聞いた内容をまとめます。 ※情報が古い可能性があるので、念のため最新情報を各ホテルに確認したほうがよいかもしれません。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第1回】ソムリAI　～決定木編～

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最近ブームのAI（機械学習）に手を出しました。まずは、決定木（Decision Tree）というモデルを使って「ソムリAI（ワインソムリエAI）」を作ってみようと思います。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day0：渡米前にやっておくこと】

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UMASS Lowellの卒業式＠Bostonについて、計画の立て方やら行く前にやっておくことやらをまとめておきます。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第6回】乳がん診断AI　その1

投稿日：
ソムリAI（ワインソムリエAI）で使った手法で乳がん診断AIを作ってみます。まずは決定木とニューラルネットワークの2つのモデルを試してみます。かなり高性能なモデルができました。名医誕生かもしれません　笑
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第3回】ソムリAI　～ニューラルネットワーク編～

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AI（機械学習）やってみた、第3弾です。「ニューラルネットワーク（Neural Network）」を使ったソムリAIを作ってみようと思います。”ニューラルネットワーク”、見るからにAIっぽい名前ですよね。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）【Day 4：卒業式】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。４ 日目は卒業式本番です。とても賑やかでアメリカンな式典でした。ただしあいにくの雨、僕曇り男なのに。。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day5：帰国】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。5 日目にして帰国なのです。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day2：晩餐会】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 2日目は午前中はボストン観光、夕方から Hooding ceremonyという卒業生（大学院生）向けの晩餐会です。卒業式で被るHoodをもらいました。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第2回】ソムリAI　～ロジスティック回帰編～

投稿日：
AI（機械学習）やってみた、第2弾です。前回は決定木（Decision Tree）を使ったソムリAI（ワインソムリエAI）を作りました。今回は「ロジスティック回帰（Logistic Regression）」というモデルを使ったソムリAIを作ってみようと思います。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day1：ボストンへ】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 1日目は移動だけで終わりました。
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