機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita
追記 2018年の機械学習勉強法などをまとめました！ 2018年版もっとも参考になった機械学習系記事ベスト10 はじめに 2016/12/14 から約1ヵ月間、機械学習の勉強をし続けました。これは会社の自由研究という制度を利用させて頂いて、1ヶ月間は業務から離れて、機械学習の勉強だけをやり続けた記録です。 勉強してきたもののうち教師あり学習までは、Qiita にその記録をまとめましたので過去記事一覧からご覧ください。 過去記事一覧 1日目 とっかかり編 2日目 オンライン講座 3日目 Octave チュートリアル 4日目 機械学習の第一歩、線形回帰から 5日目 線形回帰をOctave で実装する 6日目 Octave によるVectorial implementation 7日目 ロジスティック回帰 (分類問題) その1 8日目 ロジスティック回帰 (分類問題) その2 9日目 オーバーフ
綺麗なAPI速習会 - Qiita
Wantedly Engineer blogに本速習会資料を閲覧向けに再編しました！ ぜひご覧いただけると幸いです！ 本記事は、綺麗なAPI速習会@Wantedlyの資料として作成されたものです。 同時にこちらのコードも参照してください。 マイクロサービス 流行りのマイクロサービス、何がいいのか 各々自由な言語やArchitectureでサービスを立てられる 障害の影響が部分的 変化に強い 個別デプロイ etc... マイクロサービス化をすすめるにあたり、やりとりは全てAPIで行う 内部のAPIであっても外部に公開できるようなクオリティのAPIを作成し、それを元にサービスを作っていくことが重要 APIGatewayとBFF API Gateway Pattern 公式サイトより 「見た目はモノリシック、実装はマイクロサービス」 一箇所見に行けば全てのAPIを見つけられる 細かい権限管理も可
Git-it - 手を動かしながら習得できる日本語対応のGit/GitHub学習アプリ | ソフトアンテナ
GitやGitHubの使い方を学習することができるデスクトップアプリ「Git-it」。Electronで作られていて、Mac / Windows / Linux用の実行ファイルをGitHubよりダウンロードすることができます。英語表記のみだけでなく、日本語に対応しているところもありがたいところです。 使用方法 Git-it自体は問題集のようなもので特別な仕掛けはありません。画面の指示に従いローカルの環境でGitを使いながら学習を進めていきます。Git-itではGitHub Desktopの使用を推奨していますが、実際の運用を考えてターミナルでGitを勉強してみるのも良いでしょう(Windowsの場合若干めんどくさいですが)。 Git-itでは、Gitのインストールから始まり、リポジトリの作成やコミット、GitHubの使い方、最終的にはプルリクエストの送信方法まで学ぶことができます。 プルリ
伊藤サム 英語の世界
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アマゾンの“おすすめ”で鍛えた機械学習技術、AWSがサービス化
Amazon Web Services（AWS）は4月9日、マネージド型の機械学習サービス「Amazon Machine Learning」の提供を開始した。多額のインフラ投資をすることなく、AWSのストレージやデータベースに蓄積された大量のデータを使って、簡単に将来予測を実行できる。 機械学習（ML：Machine Learning）は、大量の過去データを「学習用データセット」として利用することで、ビジネス判断を支援する結果予測の方程式（予測モデル）を作成する技術。人間が予測モデルを作成する場合、数学統計やデータ分析に対する深い知識を持つ人材や、予測モデルを反復的に実行／修正する作業（トレーニング）が必要となるが、機械学習では大量のデータを自動処理することで、こうした負担を大幅に軽減する。 機械学習技術は、たとえば金融取引における不正トランザクションの検知や、商品の需要予測、カスタマーサ
「Amazon Machine Learning」発表。クラウドで機械学習サービスを提供
Amazonクラウドはクラウド上で機械学習を提供するサービス「Amazon Machine Learning」を発表しました。 これはAmazon社内でデータサイエンティスト達が使っているのと同じものと説明されており、既存のデータ群から適切な機械学習モデルを作りだし（データからパターンを学習し）、そのモデルを新しいデータに適用して予測などを行っていくというもの。 高いスケーラビリティで日々何十億もの予測を行う能力を備え、リアルタイムに予測を生成できるとされています。 簡単に学習させられ、大規模処理も可能 Amazon Machine Learningのページでは、特長として5つの要素が示されています。 1つ目は、既存データをAmazon S3やRedshift、Amazon RDSなどから簡単に読み込んで学習させることができること。2つ目は、数秒でモデルを作成し、予測までできること。 3つ
オンライン機械学習（機械学習プロフェッショナルシリーズ第1期）発売のお知らせ - Preferred Networks Research & Development
お久しぶりです。徳永です。 講談社からオンライン機械学習というタイトルの本が出版されます。著者はPreferred Infrastructure/Preferred Networksの海野, 岡野原, 得居, 徳永の4人です。 機械学習の中でもオンライン機械学習に特化した本で、単純パーセプトロンから始まり、Passive Aggressive, Confidence Weighted, AROW, Soft Confidence Weightedなど（Passive Aggressive, Confidence Weighted, AROWは分散オンライン機械学習フレームワークJubatusでも実装されています）についてアルゴリズムの概要を説明したり、リグレット解析による性能解析について説明しています。また、分散環境でのオンライン機械学習や、深層学習での応用、効率的な実装方法など、応用的な
Code4Startup
Learn to code by building Real-life Startups like AirBnb | UberEats | Fiverr and more... Get Started How do I learn to code and change my life? What do I need to do to be a successful programmer? Why am I easily giving up along the way? By teaching thousands of people how to code, I learned that most of them usually struggle with the same questions and barriers. They don’t have motivation or speci
脳科学が教える「効率的に学習する方法」6つのポイント | ライフハッカー・ジャパン
Crew Blog：新しい言語を学びたい時や、料理を覚えたい時、楽器をマスターしたい時。あるいは、ただ単に、読んでいる本からもっと多くの知識を吸収したい時。そんな時に脳がどんな風に物事を学習しているのかを知っていると役に立ちます。 学習の仕方は人によって少しずつ違いますが、脳が新しい情報を取り入れる仕組みには、いくつかの共通点があるのです。 そして、その仕組みを知っておけば、最も効率的な学習戦略を選ぶ助けになるはずです。 この記事では、脳の学習システムについて、知っておくべき6つのポイントを説明していきます。 1．視覚的な情報のほうが覚えやすい 脳のリソースの50％は、視覚に使われています。ちょっと考えてみてください。脳のパワーの半分は、あなたの目と、見たものを情報に変換する脳内プロセスに割かれているのです。それ以外のすべての体の機能については、残りの半分を分けあって維持されています。 視
Webのプログラミングを初心者に教える時のアンチパターン - catatsuyとは
追記：2015/03/17 アンチパターンではなくてグッドパーツです．文章はそのまま残しておきます． 色々な人に聞かれたのでアンチパターンをまとめておく． Windows は使わない Windows は環境構築がつらいだけではなくネットブックのような驚くほどスペックの低いものを使っている人がいたり，HDD の空き容量が極めて少ない人もいる 自習で学習出来る人はまずいないと思う Mac なら VM とか使わなければ Web プログラミング周りで困るスペックのものはあまりない…はず 開発環境があまりにも異常なので勘の良い人はおかしいと気付く 開発環境は特殊なものだと思われることはお互いにとってよくない VM・SSH は使わない そもそも VM がまともに動くスペックのものを使っている人はほとんどいない VM 自体を理解させることは不可能に近いしインストールさせることも困難 SSH は魔法のコマ
機械学習アルゴリズムまとめ | 株式会社フルスピード - Growth Seed
みなさんこんにちは。アナリストの荒木です。近い将来さまざまな仕事がロボットに置き換わっていくと多くの人が予想しており、そのコアテクノロジーの一つが機械学習です。GoogleがDeepMindを買収したことで機械学習という言葉も身近になりつつありますが、すでにamazonレコメンドや画像認識などで活躍しています。 そこで今回は、ウェブ担当者が「機械学習ってどんなことをやっているのだろう？」という場合に勉強できるスライドをまとめました。 ↓【無料DL】「SEO内部対策チェックシート」を無料ダウンロードする 機械学習によるデータ分析まわりのお話機械学習でどんなことをしているのかをまとめたスライドです。データのこと・機械学習のこと・評価のこと・分析のことの4部構成で、データマイニングの一連の流れを学ぶことができます。 Deep LearningGoogleの猫認識例で有名になった手法を紹介したスラ
話題になりがちな人工知能の論点を改めて整理してみる - FutureInsight.info
今月号のニュートンの「人工知能が人類を超える日」を読みながら、人工知能トピックの論点を整理する必要があるな、と思った。 Newton(ニュートン) 2015年 04 月号 [雑誌] Amazon.co.jpで詳細をチェック 楽天市場でこの商品を検索 というのも、シンギュラリティという言葉を引き合いに出して、2045年までにAIが人類を超えるというのが、昨今の人工知能特集のメイン。だいたいそこに、Deep Learningと人間の仕事をAIが奪うというトピックを併せて、それっぽい現在の事例を並べるという構造を取っていることが多い。ニュートンもそうだし、最近みた人工知能系の特集はこのパターンが多い。ニュートンがちょっとおもしろかったのは、「人工頭脳プロジェクト〜ロボットは東大にはいれるか〜」の紹介で、センター試験物理の問題をコンピュータが理解するための技術的課題を整理している。これは、結構おも
ハーバード講義を無料で受ける！英語学習で、ゼッタイに知っておくべき「7つの方法」 | TABI LABO
英語を勉強するなら、コレ！ 語学の勉強には何が最適なんだろう？今回は、英語学習に役立つ様々な勉強法や、ツール・アイデアをまとめて紹介！ 実は色んなこと、無料でできちゃうんです！ 01.ハーバード大学の講義を、受ける！ （ネットで無料） 「MOOC」（ムーク）というものを知っているだろうか？これは「Massive Open Online Course」の略で、日本語では「大規模公開オンライン講座」と呼ばれている。2012年に米国で誕生した教育システムで、有名大学の講義もネット上で無料で受けることができる！しかもハーバード大学やスタンフォード大学などのトップレベルの大学が講座を開いているのだ。以下のようなオプションもあるため、英語学習にはもってこい！ 1.いつでもどこでも始められる 2.何度でも聴き返すことができる 3.再生スピードを変えられる 4.字幕が付いている 5.興味のある分野の講
Deep Learningでラブライブ！キャラを識別する - christinaの備忘録
このところDeep Learningが相当流行っているようで、ほとんど至るところで話題になっているのを見ます。 Deep Learningは深層学習とも呼ばれ、ニューラルネットワークの層をこれまでより深くして機械学習を行う技法です（だそうです）。 画像認識コンテストで他の方法と比べて非常に高い精度を示しており、以前は人の手で行っていた特徴の抽出まで行えます。 以前であれば車を認識するには車はどのような特徴を持っているかを人がモデル化して入力していたわけですが、この特徴を入力画像と与えられたラベルからニューラルネットワークが捉えてくれます。詳しいことはDeep Learningで検索して出てくる記事やスライドを参照のこと。 Deep Learning自体は容易に実装可能なものではなさそうですが、多くの研究グループがDeep Learningを行うためのソフトウェアをオープンソースにしているた
もう一度中高からやり直したい人向け、無料のおすすめ「数学学習サイト」7選
先日、数学検定の2級（高校2年生レベル）に小学1年生が合格したというニュースが世間をにぎわせました。SNS上での反応を見ていると、「オレより賢い……」「学生時代は得意科目だったけど、今じゃ全部忘れてるわ」といった反応も。 そこで今回は、中学～高校レベルの数学を無料で自習できるWeb教材サイトをご紹介します。一口にWeb教材サイトと言っても各種存在しているのですが、ここでは、 勉強法や参考書のデータベースなどではなく、実際に学習できる 問題集や公式集ではなく、文章や図による「解説」「考え方」が掲載されている 学年別や分野別など、順を追ってジャンルごとに情報が整理されている という点を重視してピックアップしています。年末年始の空き時間に「いっちょやってみるか……！」という皆さん、ぜひお試しください。 中学数学 中学校数学・学習サイト（各単元の要点） 中学1年～3年で学ぶ範囲が分野ごとに網羅され
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