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ストックオプションの活用方法と失敗例

ストックオプションの活用方法と失敗例
こんにちは!MLエンジニアの野澤(@takapy0210)です。

ユーザー指定ライセンス

ユーザー指定ライセンスは、Adobe Creative Cloud および Document Cloud 製品をデプロイして使用するためのデフォルトのライセンス方式で、最もよく使用されています。アプリを使用する個々のユーザーのニーズに基づいてアプリライセンスを管理する、ネットワークに接続されたシナリオ向けです。ユーザー指定ライセンスを使用すると、ソフトウェアとサービスのすべての機能をエンドユーザーに提供できます。エンドユーザーは、組織に付与された使用権限に基づいて、利用可能なすべてのアプリとサービスにアクセスできます。

ユーザー指定ライセンスでは、アドビのアプリとサービスの使用権限が個々のユーザーに関連付けられます。これは、製品およびサービスの要件がユーザーまたはロールと密接に関連付けられている場合に適しています。ユーザー指定ライセンスでは、製品に対するユーザー指定ライセンスの追加および削除を IT 管理者が随時完全に制御できます。IT 管理者が各コンピューターを追跡する必要はなく、ライセンスを一元管理できるため、コンプライアンス追跡も容易になります。

ユーザー指定ライセンスでは、インターネットに定期的に接続する必要があります。コンピューターは、最初の認証でアドビサーバーへ接続する必要があります。少なくとも 30 日以内に認証を行ってください。企業がユーザー指定ライセンスをデプロイしない限り、エンドユーザーはモバイルアプリを使用できません。

  • トップクラスの創造性および生産性アプリケーションへのアクセス:Adobe XD、Lightroom CC、Adobe Dimension など、最新のクラウドファーストのアプリケーションが含まれます。これらのアプリケーションは、他のライセンス方法では利用できません。
  • アドビクラウドサービスへのアクセス:Creative Cloud ライブラリ、チームプロジェクトを使用したクラウド共同作業、および Adobe Fonts のフォントコレクションのアセットに、場所を問わずあらゆるデバイスからアクセスして、プロジェクトを円滑に開始できます。Adobe Acrobat Sign で署名主導のワークフローを自動化し、署名したドキュメントを迅速に返します。
  • セキュリティと管理の強化:シングルサインオン(SSO)などの高度なユーザー ID 管理によってエンタープライズレベルのセキュリティを実現し、保存時および転送時の暗号化によってアセットを保護します。
  • ライセンス管理:組織全体で簡単にユーザーを管理し、アプリをデプロイします。

ユーザー指定ライセンスを使用したアプリのデプロイ

ユーザー指定ライセンスでは、コンピューターを事前構成する必要はありません。Creative Cloud アプリをエンドユーザーのコンピューターにインストールまたはデプロイする必要があるだけです。ライセンス認証する各コンピューターは、インターネットへのアクセスが必要です。しかし、インターネットへのアクセスは、すべてのネットワークトラフィックをインターセプトして展開するファイアウォールデバイスにより制御することができます。これは、コンテンツを検証し、以下を実現するために行われます。

  • 承認されていないデータが内部ネットワークの外に送信されないこと
  • すべての送信データが、ファイアウォールデバイスと Adobe サーバー間の暗号化トンネルの中に封じ込められていること
  • すべての送信のエンドポイントが、パブリックで署名された取り消されていない SSL 証明書および既知のネットワークアドレスを持つ、認証されたアドビサーバーであること

エンドユーザーのログインワークフロー

認証とは、ユーザーの ID を確認して、その ID をユーザーの Creative Cloud メンバーシップと関連付ける処理を指します。認可とは、ユーザーのメンバーシップを確認して全体的なステータスを判定するほか、ユーザーのメンバーシップでアクセスできるアプリケーションやサービスを判別し、ユーザーに適用される制限や特別な許可を確認する処理が含まれます。ライセンス認証サービスのほとんどは、アドビのサーバー上で実行されます。ただし、ローカルで実行されるものもあります。例えば、Creative Cloud デスクトップアプリはローカルで実行されるライセンス認証サービスです(アプリはダウンロードしてインストールできるので、デプロイサービスでもあります)。ローカルのライセンス認証サービスのすべての機能は、アドビがホストするライセンス認証サービスによって決まります。ライセンス認証サービスは、ログイン時のほか、利用条件やエンドユーザー使用許諾契約書に同意するときなどに表示されます。

Creative Cloud デスクトップアプリ

Creative ストックオプションの活用方法と失敗例 Cloud デスクトップアプリケーションではセルフサービスワークフローにより、ユーザー自身がアプリケーションやアップデートをダウンロードしてインストールします。クラウドサービスのユーザーは、ログインすると Creative Cloud サービスにアクセスして Adobe Fonts のフォントを有効にしたり、個人用ストレージを使用したりできるほか、Behance でフィードバックの共有と収集を行うことができます。

デプロイメントパッケージに Creative Cloud デスクトップアプリが含まれている場合、ユーザーは Creative Cloud デスクトップアプリを起動できます。ユーザー自身の資格情報でログインすると、コンピューターにインストールされている対象アプリがすべて有効になります。アプリを有効にするには、利用条件に同意する必要があります。

機械学習と人が協力してママリのコミュニティを支えているよ、という話をしました

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こんにちは!MLエンジニアの野澤(@takapy0210)です。

今更ですが東京喰種トーキョーグールというアニメを最近見始めました。
内容はもちろん面白いのですが、OPの歌い出し「教えて 教えてよ 〜」部分の声質がとても印象的で、どうにか真似できないかと練習しているところです。

さて、今回はこちらの勉強会でもLTさせていただいた「機械学習と人が協力してコミュニティを支えているよ」という話をしようと思います。

ママリ内での課題

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真摯な悩みを投稿するユーザが多くいる一方で、下記のように不適切な投稿をする人がいるのも、また事実です。 不適切な投稿例

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そこでママリでは、不適切な投稿を検閲するために機械学習を用いています。 ママリでの機械学習活用事例

機械学習と人が協力しているってどういうこと?

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現在の検閲フローでは、機械学習モデル(以降、モデル)が「不適切な確率50%以上」と推論した投稿に関して、人間が目視チェックするようになっています。

今回の例に出したような「簡単に稼げる方法教えますよ」等の質問であれば、わざわざ人間がチェックする必要もないと思うのですが、例えば下記のような質問はどうでしょう。

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この質問では「簡単に稼げる方法教えますよ」という意味の一文が入っているものの、実際は不適切な投稿ではなく、ユーザが抱えている悩みであることが見て取れると思います。

このような投稿をモデルで推論したときに、「誰でも簡単に稼げます!安心安全!今なら初期費用ゼロです!⭐未経験者歓迎⭐」という部分の影響で、不適切な投稿として判断されてしまう可能性があります。

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こうすることで、50%未満と推論された投稿については、人間の目視チェックが不要となり(=コスト削減)、機械学習が苦手とする微妙なニュアンスをもった投稿の対応に人間が注力できるようになります。

そして上記のように、機械学習と人それぞれの良いところを生かし合うことで、コストを削減しつつ、コミュニティを健全な状態に保つことが可能になっている、というわけです。

モデルについて

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ママリ内には多くのテキストデータが存在しており、そのデータをコーパスとしてgensimを用いて単語の分散表現を計算しています。
単語の分散表現をgensim.word2vecを使用して計算

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そして、上記で得られた単語の分散表現をネットワークの入力として、双方向のLSTMを用いてモデルを構築しています。 ニューラルネットワークの概要

下記は実際にモデル構築に使ったコードの一部です。 ストックオプションの活用方法と失敗例
ネットワーク自体はシンプルな構成になっており、出力層の活性化関数に sigmoid を用いることで確率を出力しています。
また、 emb_matrix に上記で学習させた単語の分散表現を渡すことで、ネットワークのEmbedding層に初期設定しています。

今後取り組んでいくこと

先にも述べた通り、現在ママリでは1日に数千件の質問が投稿され、学習に使えるデータは日に日に増加しています。
このような場合、最新のデータでモデルを定期的に更新することは、モデルの精度を維持・向上させるためにとても重要だと考えています。

しかし現在は、このモデル更新を全て手動で実施しているため、「機械学習基盤イケてるでしょ?」とは言い辛い状態です。(とはいえ、全てAWSのサービス内で完結しているため、手順フローを踏襲すれば誰でも/いつでも更新できる状態ではあります)

機械学習は、解決したい課題によってはとてもインパクトのあるものになり得ますが、課題の種類によっては、機械学習をフル活用するよりも、人間と機械学習お互いの長所を活かし合うことが大切だと考えています。

最後の最後に(告知)

今月末に開催されるAWSの下記イベントで登壇する予定です。
当日はコミュニティサービスにおいて、どのようにAWS×自然言語処理を活用しているかというお話する予定です。
ご興味のある方いましたら、ご参加お待ちしております!
ml-loft.connpass.com

OSS-DB Silver受験記〜学習方法ともし今ゼロから勉強するなら〜

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OSS-DB ストックオプションの活用方法と失敗例 Silverのスコアレポート

OSS-DB Silverとは

「そもそもOSS-DB Silverとはなんぞや?」ということなんですが、特定非営利活動法人LPI-Japanがオープンソースデータベースに関する技術力と知識を公平かつ厳正に、中立的な立場で認定してくれる試験です。Silverの他にGoldというより上位のレベルも存在します。 (とはいえSilverとGoldは全く別物という話もありますので、GoldができればSilverの範囲はマスターできているかと言われるとそれは違うのかなと思ったり) oss-db.jp

学習するときに意識していたこと

私が学習を進める上で一番意識していたことは「どういう機能があるか、何ができて何ができないかを覚える。」です。
正直試験なので調べたら一発でわかるようなオプション周りの話とかも出るのですが、その辺りは結構無理して丸暗記しながらも調べてもわからないような「そもそも何ができるか」というところを意識して覚えるようにしていました。 資格だけ取れても使い物にならない技術だと意味ないと個人的には思いますので。

学習に使った教材

OSS教科書 OSS-DB ストックオプションの活用方法と失敗例 Silver Ver2.0対応 https://www.amazon.co.jp/dp/4798162558/ref=cm_sw_r_tw_dp_x_QV.HFb4JGW9WT ストックオプションの活用方法と失敗例 www.amazon.co.jp 教科書としては優秀だと思います。 会社にあったので辞書的に活用していました。
正直「問題」という点ではあまり試験に役に立ったという実感はないので他でたくさん解いたほうがいいと思います。
本の初めに付いてるチェックリストは試験直前に見返す上で役に立ちました。

サンプル問題/例題解説 oss-db.jp 公式にあるサンプル問題と例題解説です。
サンプルと言いながらもかなり問題数があり、これを2周3周するだけでも十分な力がつくと思います。 ただ、解説はそこまで丁寧ではないので、ここで間違えた問題をOSS教科書や公式ドキュメント等で調べるのが良いかと。

Ping-t 最強WEB問題集 OSS-DB Silver (Ver2.0) ping-t.com たまたま別件で有料会員だったのでついでにと思い使っていました。
問題数が505問と豊富なこと、解説がそこそこ丁寧なこと、スマホ対応なことなど色々便利でした。
これだけやっていても合格はできると思いますが、得点を取るという部分にやや傾倒しているのを感じたので、PostgreSQLの知識を深めたいという方はその他の方法と合わせたほうが良いかと思います。

学習の進め方

これらの教材を使った上で私は次のように学習を進めていきました。
後述しますが、後から思い返すと1. の部分は無くても良かったかなと思いました。

まずOSS教科書を一通り読む (約3日)
OSS-DBに関してほとんど知識がなかったので、まずは全体観を掴むために3日ほどかけて全部読みました。 この時点では知識の定着を目的とはしていなかったので、「あー、こんなのがあるんだー」くらいで流し読みしました。

サンプル問題、Ping-tの問題をひたすら解く (約12日)
1周目の時点ではOSS教科書の内容はあまり定着しておらず、ほとんど間違えると思います。
そこで間違えた問題に対して初めて深く学習します。Ping-t有料会員の方はその解説で学習してもいいと思いますし、そうでない方はOSS教科書や公式ドキュメントを辞書的に使うといいと思います。
このときも、丸暗記しないといけない部分は仕方ないですが、理由がある部分はそれも合わせて覚えたほうが良いと思います。 ある程度知識が定着してきた単元については通勤中にもPing-tで問題を解いたりしていました。こういうところは強いですね、Ping-t。

OSS教科書の模擬問題を解く (約半日)
これはチームのルールとして模擬問題である程度 (9割) 点数が取れてから受験というものがあるので受けました。
サンプル問題で8割、Ping-tで9割程度正答していましたが模試の結果は68%と結構凹みました。
間違った部分の復習は当然必要ですが、今までの学習がゼロになったわけではないのでもし点数が低くても前向きに学習を続ければ良いと思います。

適宜復習 (約1日)
もうここまで来ればあとは各々不足している部分を補う段階かと思います。 OSS教科書をお持ちの方ははじめについているチェックシートがさっと見直せて個人的には大変便利でした。

はじめのOSS教科書を一通り読む段階が不要だった ストックオプションの活用方法と失敗例
どうせ定着する形で頭に入っていないためです。
目次を見て、各箇所の概要説明だけ読んですぐに問題に移行したほうが良かったなと思いました。

サンプル問題、Ping-tで視野が狭まっていることに気が付かなかった
私の体感ですが、情報の深さは 公式ドキュメント > OSS教科書 > サンプル問題 > Ping-t の順で深いと思いました。
サンプル問題やPing-tの問題を解くだけであれば知らなくても良いオプション等についてもOSS教科書には載っているなんてことも何度もありました。 OSS教科書を推すわけではありませんが、公式のドキュメントなど、より濃い情報があるものをもっと活用するべきだと感じました。

あまり手を動かさなかった
しっかりと環境を用意するのが面倒で、職場以外ではあまり手を動かした学習をしていませんでした。
やはりコマンドを実際に打ち込んでその結果を見ると頭に残りますし、何より楽しいので少し時間を使ってもそのような環境は作ったほうが良いと思いました。 最近だとDockerなどを使うと楽なのかもしれないので早くDockerマスターになりたいですね。

実は受験前からこのような記事を書こうと決めていたので記事に説得力を持たせるためにも高いスコアで合格したいと考えていました。
もちろん自宅での学習もかなり行ったのですが、業務時間でも学習用の時間をいただくことが出来たので本当に恵まれているなぁと感じます。
まだまだ実務経験が浅いこともあり、実際に業務に活かせるかはまた別の問題になりますが、一通り体系的な知識を得ることが出来たので良い経験となりました。
次はこの知識が少しでも今後に活かせるようアウトプットについても考えていきたいですね。

いかがでしたでしょうか?
今回はOSS-DB Silverの学習体験記とその反省について記事を書かせていただきました。
この記事が今からOSS-DB Silverを受験してみようという方の参考に少しでもなれば幸いです。
それではまた!

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ウォーターフォールチャートの作成方法!使い方のコツから活用事例まで

【Excel】数字の“中身”が目で見えるグラフ!「ウォーターフォールチャート」活用術

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【期間別売上予想】

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【事業所別売上構成】

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【製品やサービスの原価計算】

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【売上計画プラン】

いかがでしょうか。いろいろなシーンで活用できそうですよね。数字の成り立ちが一目でわかりやすいので作れるようになっておくと便利です。

ウォーターフォールグラフの作り方

【手順】
1. データの範囲選択をして、ウォーターフォールグラフを挿入する
2. グラフの体裁を整える

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ウォーターフォールグラフの元データを用意する

データの範囲を選択して、ウォーターフォールグラフを挿入する

データを用意できたら、その範囲を選択し、「挿入」タブ→「グラフ」→「ウォーターフォール」で挿入します。

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ウォーターフォールグラフ作成の肝!「合計として設定」

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そのためにはまず、利益のグラフをダブルクリックして書式設定を開きます。「系列のオプション」内にある「合計として設定」にチェックを入れましょう。

「色の設定」を活用するとグラフの色彩トーンを簡単にそろえられる

これらはすべて、グラフの書式設定内で変更・調整することができますので、いろいろと試しながら見やすいグラフを作りましょう。

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ウォーターフォールグラフは「目盛りの設定」が弱い

ウォーターフォールグラフは便利な機能なのですが、軸や目盛りに関する設定がやや乏しいので注意が必要です。

そこで、より見やすくするための修正方法をご紹介します。

グラフ自体を「塗りつぶしなし」にして図形でカバーする方法です。特にチャートをMicrosoft PowerPointに貼り付ける場合には、このやり方が手っ取り早くておすすめです。

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