フリーランチ食べたい

機械学習、データサイエンス、ソフトウェアエンジニアリング、プロダクティビティ...

2018-07 読んだ本 (CAREER SKILLSなど)

積読をまとめて読んだので読書メモ書きました。

  • CAREER SKILLS ソフトウェア開発者の完全キャリアガイド | ジョン・ソンメズ

    • けっこう流行ってたSOFT SKILLSの続編
    • 第1部~第3部まではプログラマーの仕事の紹介や基本的なお作法などよくあるHOW TOっぽい内容で、「これはそっ閉じ案件か?」と途中まで思ったけど、
    • 第4部から、キャリアや習慣についての、SOFT SKILLSに書いてあったような、エッジが効いててそれなりに現実性もある内容が書いてあって最終的にはかなり満足度高かった
    • SOFT SKILLに引き続いて相当マッッッチョな視点なのでSOFT SKILLが苦手だった人は読まないほうがいい。好きだった人には強くオススメ(ただし4部以降)。
    • 「ジェネラリストかスペシャリストかはどっちを選ぶべきか」、と「普通にスキルアップしていくと"ガラスの天井"にぶち当たる」という話は今後のキャリアを考える上で参考になった
  • Deep Work 大事なことに集中する | カル・ニューポート, 門田 美鈴

    • 最近SlackとTwitterばかり見ていて集中できていないので読んでみた
    • ディープワークはめっちゃ大事だよという当然の話と、それをどう達成するかが書かれている。
    • 一言で言うと「Twitterみないで集中しようね」なのだけど、人類の意思ではそれが不可能なことも多いから環境や習慣で抗っていこう、と認識した
    • ドナルド・クヌースユングなど著名人の実話がたくさん出てくる。こういうとき億万長者やビジネスの成功者の例ばかり出てきて「それ上手くいったの生存バイアスやん???」なことが多いのでアカデミックにちゃんと功績を残していて自分も尊敬している人がたくさん出てくるのは馴染みやすかった
  • PythonとKerasによるディープラーニング | Francois Chollet

    • Kerasの作者によるディープラーニング理論とKerasの使い方入門本
    • 個人的には本編は「DeepLearningの限界/未来」についてエッセイ風に語られた第9章。
    • 機械学習エンジニアが2大モヤモヤする「AIって魔法だよね何でもできるよね」と「AIって言っても結局人間には勝てないんでしょ?」が上手く説明されていて「今後はこれ説明に使お〜」と思った。
    • Francoisのエッセイ、適度に難いことを頭が良い気分にさせるのにおいては自分の人生でトップを争う
    • DeepLearningの理論や実装についての深く混み入った話ではないので、もう普段からKeras使っている人にとってはそんなに新しい内容はないかも
    • Kerasの公式はチュートリアルが簡素で、逆にそれぞれのAPIは急に羅列で、痒いところがほぼ痒い状態なので、これから使い始めるにはオススメできそう
    • 書籍中で進められてたarxiveのportalサイトみたいなやつ http://www.arxiv-sanity.com/
  • ユダヤ人大富豪の教え 幸せな金持ちになる17の秘訣 (だいわ文庫) | 本田健n

    • 正しいことが書いてあると思うし内容も分かりやすくて読みやすかったけど、よくある「THE 自己啓発本」のレイヤーの話でどこかで読んだことあるな〜と思う人も多そう(自分はそっちだった)
  • バンディット問題の理論とアルゴリズム | 本多淳也, 中村篤祥

    • バンディット問題と最適腕識別問題に対してどのような方策があるかとその精度の証明
    • 基本的には「リグレット上限」と「報酬の信頼上限」を指標としてどう方策を改善していくか
    • 精度の厳密性を求めると様々な工夫が必要になるが、実際はシステムの複雑度とのトレードオフが発生するので、例えば確率的バンディット問題では最も簡単なε-greedyで十分そうだなと思った