たくま

しあわせさがして30年 / データ周り

[たくま @hapinessUsagi]

Googleワークスペース・Geminiだけの会社はもう前時代的環境だもんな

[ITmedia AI＋ @itm_aiplus]

「シャドーAI」7割超の企業が��策追い付���ず　“会社が選んだAIだけ利用”はもう限界？　ガートナー
https://t.co/CawW4mntSo

[たくま @hapinessUsagi]

たった？

[ITmedia NEWS @itmedia_news]

「AIコーディング」がたった5年で急進化したワケ　NTT「tsuzumi 2」開発者が分析
https://t.co/zsNcfWCkYR

[たくま @hapinessUsagi]

ハハハ

[日経クロステック IT @nikkeibpITpro]

東芝による厚労省のTeamsデータ削除、実は2億件　うち約750万件が復元困難 https://t.co/EXZrHqpmCA

[akuwano @kuwa_tw]

カーネギーメロン大学の「Intro to Database Systems」、2025年秋版がYouTubeで全25回無料公開されてるそうです！

講義はストレージ・インデックス・クエリ最適化・トランザクション・分散DBを体系的にカバーしていて、「なぜその設計か」まで踏み込む内容でめっちゃたのしそう！

例えば行指向・列指向の違いがBigQueryやRedshiftのOLAP性能につながる理由、Nested Loop・Sort-Merge・Hash JoinなどのJOIN実装とBloom Filter最適化、Two-Phase LockingやMVCCによる分離、Write-Ahead LoggingいわゆるWAL、ARIES、CAP定理と分散JOIN、などなど。

「優れたクエリオプティマイザは存在せず、最悪でないことを競っている」がかっけーっす！

https://t.co/tihSzvsT0i

[たくま @hapinessUsagi]

日経ソフトウェアの表紙、買う気を削ぐ才能しかない

[yu yamada @nii_yan]

執筆させてもらった本が今日発売となりました！
元は2021年���出ており、情報も古くなってきていたのでDataform , Dataplex , Datastream , Datapreparationなどの情報も追加し新たに改訂版として書き下ろしました。是非とも手に取って読んでみてください〜mm
https://t.co/sWbGR66eYt
#gcpja #BigQuery

[Tomonori SHINDOH / 進藤 智則 @tshindoh]

フィジカルAIについては「米中が先行する中、日本は本当に大丈夫なのか」「現場データが日本の勝ち筋になるはずだ」「人手不足の打開策になる」など日本国内で様々な議論がなされてきましたが、一方で議論が紛糾し混乱しているようにも見受けられます。一部違和感のある言説も出てくるようになりました。そこでフィジカルAIについて俯瞰的な観点でまとめた総力特集「フィジカルAI 日本の処方箋」を日経Robotics 7月号で執筆・掲載しました。なぜフィジカルAIを巡る議論は混乱しやすいのか、日本としての打ち手はどうあるべきか、そもそもフィジカルAIとは何なのか、など多様なステークホルダーに取材し記事としてまとめました。ぜひご高覧いただければ幸いです。日経Roboticsとしては珍しく、なんと期間限定で全文を無償でご覧いただけます！
https://t.co/CCSyZQV2hu
日経Roboticsでは普段はWebでの全文公開は定期購読者様向けなのですが、今回は普段の技術解説記事というよりも、より広い層の方々を想定して執筆したため、フリーで公開しております。前編と後編の2本建て、紙版では40ページの特集となっておりやや長いのですが、期間限定公開ですので皆様、ぜひシェアいただければ幸いです。

[たくま @hapinessUsagi]

データ収集・分析や資料作成などのコモディティ��業しかできないコンサル

それはリサーチャーですらない気がする

[池谷裕二 @yuji_ikegaya]

【起きたまま睡眠!?】眠らなくても、睡眠中と同じ脳活動パターンを人工的に作り出せば、あたかも睡眠をとったかのように脳がリフレッシュ（睡眠圧が低下し記憶力も回復）するそうです。マウスでの実証。今日の『ネイチャー神経科学』誌より→ https://t.co/WDufcab6ze

[たくま @hapinessUsagi]

現場があるなら現場、実験体験できるなら参加、それができないと何を分析するのかむしろわからない

[roggy @roggy_phd]

あとData scientistとかData analyst目指してる人はマジで一部を除いたら地雷がすぎる
実験の理解には体験するのが一番だから、って言った時に「それはお前の仕事」って言われて頭凍った

[na0 @na0fu3y]

セマンティックレイヤーやらオントロジーやら言ってる暇があるなら、とにかくやれ！！

[たくま @hapinessUsagi]

今藁にも縋りたい『鉄・病原菌・鉄』的なやつ

[たくま @hapinessUsagi]

tmux単体で4GBくらいメモリ喰ってて滅

[Dataibridge @Dataibridge_01]

Kaggle（2x Master）で培った経験が、Sansanの実務でLLMファインチューニング＆推論の精度向上・コスト削減にどう直結したかを、リアルな思考法と成果で解説。
Kaggleの「実験感覚」が現場を劇的に変える実践知が詰まってます。

・Kaggle LMSYSコンペでの実験管理シートから得た「精度の肌感」とLoRAファインチューニング・vLLM推論の即戦力手法
・社内自作レポジトリ「randd_llm_trainer」のCLI活用で、学習データ収集→ファインチューニング→推論までをワンコマンドで爆速化する方法
・SageMaker SpotTrainingでコ��ト70%削減しながら並列検証を実現し、提案→検証→リリースのサイクルを高速回転させるTips

Kaggle知見を武器に自社LLM検証基盤をゼロから作ったり、プロダク��のAI機能提案をリードする「思考法」が身につき、早期に上司・ステークホルダーを説得できるレベルまで引き上げられます。

一般論や理論じゃなく、Sansan R&Dの実務家が「実際にプロダクト改善で成果を出した」具体事例・ツール・ビフォーアフターを公開してる実践度の高さ。

https://t.co/C5AaUyLcZv

[たくま @hapinessUsagi]

めっちゃほしい

[O'Reilly Japan @oreilly_japan]

7/28(火)発売予定の新刊『Google CloudではじめるAI/ML入門』に、日本語版のカバー画像を追加しました。Google Cloudのさまざまな機能を活用して、データの収集、処理、分析から、機械学習モデルの開発・デプロイまでの一連のプロセスを学べます！
https://t.co/GrF6N1D3BB

[かぴばら @pandadnap9999]

何歳まで学生相手にES添削やって就活偏差値ランキングとかSNS上で語ってんのwwwwww

[たくま @hapinessUsagi]

EYディレクターからベンチャーへ。転職して分かった「選ぶべき会社」の共通点とは？ https://t.co/I3r4g4Ekzk via @YouTube

[Taro @ AI/モダン化/基幹DX/データ基盤 @TARO9652512797]

DataikuのCode StudioでClaude Codeを動かせるのとても便利だな。

セットアップステップは地味に多かったけど、
構築してしまうと開発効率はとても良い。

ついでに構造理解を兼ねてまとめてみました。

#dataiku