2018年10月27日 星期六

[研究] 關於 Bayesian Global Optimization



目前我們使用的是Python 版的 gpyopt
另外有商業版的:SigOpt 
介紹關於Bayesian Global Optimization:
一般常用的兩種方法是,但是都很吃資源:     
  • Grid search     
  • Random search
關於Spark 有支援的lib:

其它關於SigOpt 討論 Bayesian Global Optimization


目前市面上有的選擇:Optimizing hyperparams with hyperopt

介紹 Bayesian Global Optimization 的投影片

關於 Bayesian Optimization 的應用









2018年9月24日 星期一

加速 (Accelerate) - 測量的誤區以及你該測量什麼

soruce: measurement



從二十世紀初開始,科學管理之父泰勒(Fredrick W. Taylor, 1856-1915) 就開始推廣的科學化管理,也就是運用科學方法(觀察、測量、實驗、分析、比較)來解決管理問題,這個立意可能是好的但是也最容易被誤用,所以加速 (Accelerate) 這本書第二章開頭先不說該測量什麼,而是不該怎麼量。

還記得大學時候的軟體工程聽到的測量指標 line of Code 就是一大誤區!!

2018年9月20日 星期四

加速 (Accelerate) - 關於成熟度模型與能力模型的差異

圖片來源: Accelerate


加速 (Accelerate)是 2018 年  martinfowler 最推的一本書

第一章的重點在介紹與傳統成熟度模型(maturity model)相比,能力模型(capabilities model)看重的是什麼,主要的差異有四點:

  1. 成熟Model 目標是幫助組織達到成熟這個目標,換言之代表停止成長,而能力是可以不斷改進進步的
  2. 成熟模型是線性的,一個階段一個階段的前進升級,但是成長模型卻是多維度的和動態調整的,所以可以根據組織現況去調整,而不像成熟度模型一體適用的。(以現階段來說公司重點可能是著重在發展某個能力,而不是一個等級幾的絕對指標)
  3. 能力模型專注在"成果",以及怎麼藉由改善影響成果,所以可以根据讓領導者和團隊成員根據自身狀況調整目標,不像成熟度模型是測量技術等級和工具使用狀況等指標
  4. 最重要的就是成熟度模型給組織的目標只有靜態的等級和流程,但是卻忽略了,商業和技術卻是一直在變化的,很多在過去是高績效的指標到了現在可能反而低效的指標。

而下一章則是開始介紹本書認為重要的24項能力指標。

謎之音:根本就是對 CMMI 打臉,打好打滿~