2018年も年の瀬。今年は一時期エンジニアやってなかったり、転職したり、転職したてですぐ炎上してたりと、仕事面では刺激的な一年でした。来年はもっといい一年になるといいなぁ、と思う次第。

面白いの評価は難しい

記事の本文見て真っ先に考えたのは、「面白いをどう判断するか？」の部分ですねー。ダジャレに絞って言えば、似たような音韻を重ねるという特徴があるのでいわゆる分かち書きでやってるのかな？と思いましたが、それだとうまく解析できないケースがあるんですね。

しかし、以前に比べて機械学習もかなり普及してきましたねー。ちょっとした学習モデルを作るくらいなら特に難しい数式を使わずにできるようになってきてますね。近々画像の分類周りで触る可能性があるので試してみなくちゃなー(´・ω・`)

複数環境を docker-composeしているときよく困る

可視化についての学び。こうしてすぐ試せる環境を作れるのもDockerの強さですね。DockerをECSでプロダクション運用する際のモニタリングに悩んでいたんですがこの辺参考にできそう。実際に自分で環境組んでみるのが一番効率よく理解できるので、年末年始でちょっと触ってみようかと思います。

強化学習の資料をいろいろ目にする機会はあったんですが、ダントツに理解しやすい資料ですね。あんまり知識ない人でもこれなら雰囲気掴めるんじゃないんでしょうか？しかし、学習のやり方もいろいろありますねー