Double-M2.fmは偶然にも名前（first name）が同じ @navitacion と @asteriam_fp の2人の機械学習エンジニアがお届けするポッドキャストです．
- 毎週気になる話題 - テクノロジー・ビジネス・キャリアなど，2人が興味のあるトピックについてお話しします．
- 記事
- 参考
- 第1回（2021/06/01）: お互いの自己紹介と今までの経歴について
- 第2回（2021/06/07）: 今までのどのようにして転職してきたか
- 第3回（2021/06/21）: Kaggleの取り組みや始めたきっかけは？
- 第4回（2021/06/28）: リモートワークで使っている作業グッズ
- 第5回（2021/07/05）: 第1回 - 気になる技術記事の紹介
- 第6回（2021/07/19）: 社内で受けたオンボーディングトレーニングについて
- 第7回（2021/07/26）: 加入している保険や積立NISAなどの投資関連の話
- 第8回（2021/08/02）: 今まで観た映画やお互いの好きな映画について
- 第9回（2021/08/09）: 書籍紹介 - それはあくまで偶然です―運と迷信の統計学
- 第10回（2021/08/23）: 最近考えている今後のキャリアや方向性について
- 第11回（2021/08/30）: 第2回 - 気になる技術記事の紹介
- 第12回（2021/09/06）: 日常の中に潜んでいる行動経済学の紹介
- 第13回（2021/09/13）: 今まで経験してきたセミナーなどでの講師経験について
- 第14回（2021/09/20）: 第1回 - 技術書紹介
- 第15回（2021/09/27）: サブスクリプションサービスって何か使ってる？
- 第16回（2021/10/04）: 機械学習システムを定量的に評価する手法であるML Test Scoreの紹介
- 第17回（2021/10/18）: Gartner社が公開した「Hype Cycle for AI 2021」を語る
- 第18回（2021/10/25）: 論文紹介 - Personality Bias of Music Recommendation Algorithms
- 第19回（2021/11/01）: 書籍紹介 - OKR（オーケーアール）
- 第20回（2021/11/08）: 2021年におけるArtificial Intelligenceとは？
- 第21回（2021/11/15）: 今までで印象に残っているKaggleコンペ
- 第22回（2021/11/29）: スプレッドシートでマン・ホイットニーのU検定を実装した話
- 第23回（2021/12/06）: 普段意識しているプライベート（業務外）でのアウトプット
- 第24回（2021/12/20）: 今年1年の振り返り
- 第25回（2022/01/10）: 書籍紹介 - ずる 嘘とごまかしの行動経済学
- 第26回（2022/01/17）: MLOpsの事例紹介 - Looking into 2022: Predictions for a New Year in MLOps
- 第27回（2022/01/24）: 第3回 - 気になる技術記事の紹介
- 第28回（2022/01/31）: 発売予定のNintendo Switchのゲーム話で盛り上がる
- 第29回（2022/02/07）: データの品質を高める考え方の「Data-Centric AI」を紹介
- 第30回（2022/02/14）: 人工生命やゲームを題材としたAIの技術検証
- 第31回（2022/04/11）: 初めての子育てで育休を2ヶ月取得してみて
- 第32回（2022/04/18）: MLモニタリングで考えるべきメトリクスとドリフトの紹介
- 第33回（2022/04/25）: 個人開発を最近何かしていますか？
- 第34回（2022/05/16）: AIの公平性の課題である「Model Fairness」について考える
- 第35回（2022/05/23）: チーム開発など普段の開発どのように進めてますか？
- 第36回（2022/06/06）: Podcast開始から1年経ったので振り返りしてみた
- 第37回（2022/06/20）: ホットトピックな「NFT」ってどういうものなの？
- 第38回（2022/06/27）: リーダーだけに任せない！「フォロワーシップ」という考え方
- 第39回（2022/07/04）: Design Docsって知ってますか？
- 第40回（2022/07/18）: 記事紹介 - Trustworthy AI is Built on Trustworthy Data
- 第41回（2022/07/25）: 転職して1年経ってどうですか？
- 第42回（2022/08/01）: MLエンジニアのキャリアについて
- 第43回（2022/08/15）: チームビルディングアクティビティでより良いコミュニケーションを！
- 第44回（2022/08/29）: Notionってどのように使ってますか？
- 第45回（2022/09/12）: 書籍紹介 - エネルギーをめぐる旅 文明の歴史と私たちの未来
- 第46回（2022/09/26）: 今話題のStable Diffusionについて
- 第47回（2022/10/03）: 8月末までのテック備忘録日記
- 第48回（2022/10/17）: エンジニアリングの生産性を評価する - GSMフレームワークの紹介
- 第49回（2022/10/24）: 記事紹介 - A Systematic Approach to Reducing Technical Debt
- 第50回（2022/10/31）: イベントの裏話について - 登壇と運営スタッフの経験から
- 第51回（2022/11/07）: 検索システムに機械学習を活用するってどんなことするの？
- 第52回（2022/12/05）: たまには雑談でも - 最近の出来事など
- 第53回（2022/12/19）: Spotifyのまとめを見ながら2022年の振り返り
- 第54回（2023/01/09）: 正月の過ごし方と2023年の抱負
- 第55回（2023/01/16）: FinTech領域での機械学習適用とは？
- 第56回（2023/01/30）: MLOps 2023年の予想 - Looking into 2023: Predictions for a New Year in MLOps
- 第57回（2023/02/13）: おすすめのPythonライブラリは何ですか？
- 第58回（2023/02/27）: 記事紹介 - Machine Learning for Snapchat Ad Ranking
- 第59回（2023/03/06）: 記事紹介 - Data Science Project Quick-Start
- 第60回（2023/03/13）: 記事紹介 - What An MLOps Engineer Does
- 第61回（2023/03/27）: 記事紹介 - BIG DATA IS DEAD
- 第62回（2023/04/10）: ChatGPTに関して思うこと・感じたこと
- 第63回（2023/04/17）: 30代以降のキャリアについて雑談
- 第64回（2023/04/24）: 記事紹介 - The Power of SuperGoals
- 第65回（2023/05/15）: 記事紹介 - MLOps Maturity Assessment（前編）
- 第66回（2023/05/29）: 記事紹介 - MLOps Maturity Assessment（後編）
- 第67回（2023/06/12）: LLM/ChatGPT使ってますか？雑談会
- 第68回（2023/06/19）: 論文紹介 - Segment Anything
- 第69回（2023/06/26）: Netflixのアートワーク選択ってどうやってるの？
- 第70回（2023/07/03）: 入社してから3か月経ったようで、ご状況どんな感じですか？
- 第71回（2023/07/10）: 2023年も半年過ぎたので、振り返りました！
- 第72回（2023/08/14）: 1か月振りのリハビリ会！
- 第73回（2023/09/11）: 二人の経験した機械学習関連ロールとチーム組織を語る
- 第74回（2023/09/25）: 健康について - 首肩こりや腰痛の悩みとその対策
- 第75回（2023/10/02）: 世の中のAI活用に関する取り組み紹介
- 第76回（2023/10/10）: 記事紹介 - ChatGPT can now see, hear, and speak
- 第77回（2023/10/23）: シニアレベルの先のキャリアパスとして Staff Engineer を考えてみる
- 第78回（2023/10/30）: データプロダクトとは何か
- 第79回（2023/11/06）: AI/ML の情報収集普段どうしてますか？
- 第80回（2023/11/27）: 勉強会登壇のモチベーションってどこから来ます？
- 第81回（2023/12/11）: クォーターライフ・クライシスってご存知ですか？
- 第82回（2024/01/08）: 2023年の振り返り&2024年の抱負
- 第83回（2024/01/15）: データ分析失敗事例集から学ぶデータ分析プロジェクトで失敗しないためには
- 第84回（2024/01/29）: 「世界一流エンジニアの思考法」とはどういったものか？
- 第85回（2024/02/05）: 2024年の AI 予想 - The New AI Landscape: 10 Predictions in 2024
- 第86回（2024/02/12）: 最近の出来事について緩く話す雑談回
- 第87回（2024/02/19）: 推薦システムにおける Data-Centric な取り組みを調査した論文紹介
- 第88回（2024/03/04）: 書籍紹介 - 人生が整うマウンティング大全
- 第89回（2024/03/11）: EU AI Act の紹介 - リスクのあるAIシステムとは？
- 第90回（2024/03/18）: これから育休に入る前に育児の一問一答
- 第91回（2024/06/17）: 育児休業を経験しての心境
- 第92回（2024/06/24）: WWDC2024 で発表された Apple Intelligence の凄さ
- 第93回（2024/09/04）: ドメイン×ML 雑談会
- 第94回（2024/09/18）: データ×ML 雑談会
- 第95回（2024/10/25）: 『事例でわかるMLOps』の執筆に関するあれこれ
- 第96回（2024/11/13）: テックリードマネージャーとはどんな役割
- 第97回（2024/11/27）: 英語学習におすすめのサービス
- 第98回（2024/12/11）: ML エンジニアが語る将来のキャリアについて
- 第99回（2024/12/31）: 2024年の振り返り！
- 第100回（2025/01/15）: 祝エピソード100回記念！2025年やりたいことについて雑談
- 第101回（2025/02/05）: 検索の未来は過去への回帰？
- 第102回（2025/02/26）: AI Agent と LLM に関するよもやま話
- 第103回（2025/03/12）: コードレビューで意識していること
- 第104回（2025/04/09）: Nintendo Switch 2の発表とゲームについて雑談
- 第105回（2025/04/30）: 検索の仕事ってどんなことするの？
- 第106回（2025/05/21）: 因果推論に入門してみた
- 第107回（2025/06/04）: DS と MLE のコミュニケーション
- 第108回（2025/06/25）: データ人材とビジネスサイドのコミュニケーション
- 第109回（2025/10/08）: 久しぶりのポッドキャスト
- 第110回（2025/10/22）: 採用面接で何を見ているか
- 第111回（2025/11/12）: デスク周りのガジェット紹介
- 第112回（2025/12/10）: 自動運転のどこに機械学習が使われているか
- 第113回（2026/01/07）: 2025年の振り返りと2026年の抱負
- 第114回（2026/01/21）: 最近話題の FDE を題材にキャリアを考える
- 第115回（2026/03/11）: 子育てでの嬉しいこと/大変なこと
- 第116回（2026/03/27）: AI スロップは悩ましい問題？
- 第117回（2026/04/29）: 普段コーディングエージェントをどう使ってますか？
- 第118回（2026/05/13）: GPT-5.5のアップデート情報を眺めてみる
- 第119回（2026/05/20）: コードを書かない僕らは何者になるのか
- 第120回（2026/07/08）: 生成 AI の活用による効率化はビジネスインパクトに繋がっているのか？
- 第121回（2026/07/29）: AI プロダクト開発における AI セーフティ評価の実践の紹介
質問・お便り・感想などはメールやTwitterのDMなどから頂ければと思います．
- メールアドレス: double.m2ml@gmail.com
- Twitter: @double_m2ml
- ハッシュタグ: #double_m2fm
- googleフォーム: https://forms.gle/Cf5TUC1ZW1ErVvZdA