ListenNoteというポッドキャストの検索エンジンがあるのですね。個人としては、ポッドキャストってあんまり使ってないのだけど、タイトルに惹かれて読んでみた。ちなみに、タイトルにあるboring technologyは退屈なということではなく、慣れ親しんだ技術ということのようです。
その他にも、サーバ構成管理や開発ツールなども詳細に紹介されてて、一見の価値ありです。
music source separationは、複数の楽器演奏パートの合成音源から個別の演奏パート（trackやstem等と呼ぶ）に分割するタスクのこと。例えば、ボーカル、ベース、ドラム、その他、それぞれの音源に分割するなど。
https://archives.ismir.net/ismir2019/latebreaking/000036.pdf
ISMIR2019（International Symposium on Music Information Retrieval）のextended abstractにあるImplementation detailsは以下の通りです。
OCR用のデータセットでcoco-textがあります。約6万4千枚のCOCO2014の画像に対して、約24万のテキスト領域のバウンディングボックスがアノテーションデータとして提供される大規模なデータセットの一つです。
また、画像にテキストを重畳して作られたSynthTextというデータセットもあります。こちらは、8万枚の画像で、約800万のテキスト領域がある超大規模なデータセットです。ただ、残念ながら、現在はダウンロード出来ないようです。
比較的検出の容易な画像から、矩形の傾きが大きかったり、目視でも認識できないようなサイズのテキスト領域も含む難易度の高いデータセットです。
SynthTextは、テキスト領域をうまく囲めてないアノテーションが結構あって、縦横比を見て事前処理する等の処理が必要そうです。
pre-trainedのSSDを使ってcoco-textで学習してみたけど、なかなか検出率が上がらなかった。また、SynthTextを追加したが、事前処理をやってなかったのもあって、検出率に変化はあまりなかった。
この二つのデータセットは最初に使うデータセットとしては少し扱いにくいと思われるので、もう少し小さいtotaltextやStreet View Text Datasetなどのデータセットを使うのが良い気がする。
Andrew Ng教授が行ったレクチャーの動画。
その内容をまとめたMedium記事。
Advice on building a machine learning career and reading research papers by Prof. Andrew Ng
日本語翻訳記事。
アンドリュー・エン教授のアドバイスによる機械学習キャリアの築き方と研究論文の読み方 | AI専門ニュースメディア AINOW
少ないけど、まずはこのようなところ。
先日のエントリIndie hackersのインタビューで気になった個人開発成功例を5本要約 - stMindの続き。
もう少しインタビュー記事を読んでみた。インタビューとして掲載されているものを、タイトルだけは一通り眺めたことになる。 先行サービスがあったとしても、需要が証明されてると考えて同じようなサービスを作ることから始めると、個人開発としてはハードル低いのかも。
家にいることが多いこの時間、何か作りたい！では、何を作るのか？アイデアを得るには先行例を研究するのが一番ということで、こちらで紹介されてた個人開発者へのインタビュー記事サイトIndie hackers interviewsから気になるものを 5本ほどまとめてみた。
論文を書くたびに引用を書くのが面倒だったから、それを代理してくれるサービスを作ったとか、様々なWebサービスを作ってきたら、Webサイトをクロールすることが多かったけど、そのたびに苦労していて既存ソリューションに不満が多かったとか、いつも自分が躓くポイントを解決するというのがアイデア発想の一つの方法になりそうです。
さらにもう少し踏み込んで、それを解決する既存ソリューションがあるけど、necessary featuresだけ欲しいとかlightweightでfastなものが欲しいとか、既存ソリューションが十分ではない部分まで見いだせると、一定のユーザーを獲得する可能性があるのだと思いました。
リモートワークが基本になった今、家でどう働くかということが大きな課題！ どう働くと生産性が上がるかを考えることも重要だけど、どう休むかということも併せて考えないといけないなぁと思っていて、 改めてポモドーロテクニックを使って時間管理をしてる。
自分の場合は、Be Focused Proで35分+5分を1セットにしているが、まあまあうまく実践できていると思う。
台湾のIT担当大臣の方もポモドーロで30分にしているみたいだが、30分〜40分くらいが1セットの長さとしてはベターだと思う。
1時間連続して続けると、1日が終わりに近づいた頃の疲労が半端ないし、トータルの生産性としては下がっているのではないかと思う。
まあ、単に年齢の問題かもしれないけどｗ
他の方のリモートワークも参考にしながら、改善してきたい！
ケーブル嫌いのためのデスク周りをスッキリさせるテクニック｜Go Ando / PREDUCTS / THE GUILD｜note
