私がAI(人工知能)や機械学習って難しいナーと感じるところは、数学の前提知識がある程度必要なところです。 GoogleからTensorflowが出たときに、私もいっちょやってみるかなんて思ったのですが、参考にした記事もなかなか難しくてあんまり理解できなかったのを覚えてます。途中まで理解出来てたのに、急に数式が出てきて「なるほどわからん!」ってなることが多かったですね。 「というかエンジニアなのに数学苦手なのw」とビックリされる方もいらっしゃると思いますが、エンジニアっつったって、今の御時世理系出身エンジニアばかりじゃないんです。でもエンジニア女子やってると自動でリケジョ扱いされるから面白いですね。 当面の目標としては、AIの中でも機械学習を学んでいきたいので(DeepLearningできるようになりたい!)、あると嬉しい数学の知識としては以下です。 線形代数 確率・統計 微分・積分 AIの
今回は基本的なベイズ学習の概念と流れを説明したいと思います。まず始めに、ベイズ学習のすべての基本となる2つの計算規則(和の規則、積の規則)を取り上げます。また、ベイズ学習に関わるややこしい用語たち(データ、尤度関数、事前分布、事後分布、エビデンス、予測分布、などなど)に関しても念のためここで整理しておきたいと思います。そして最後に、簡単な多次元のガウス分布とウィシャート分布を使ったベイズ推論の例を取り上げ、それぞれの用語や概念との具体的な結びつきについて触れたいと思っています。 ・ベイズ学習の基本概念 さて、確率モデルを使ったベイズ推論を行う上で最小限必要なのは次のたった2つの計算ルールです。 <和の規則> <積の規則> は同時分布(joint distribution)、は条件付き分布(conditional distribution)と呼ぶんでした。極端な言い方をしてしまうと、ベイズ推
先日、飲み屋でうっかりiPhone6を落としてしまい、画面がバキバキに割れてしまった。 AppleCareに加入していたため、翌日の昼休みに職場近くのクイックガレージに持って行くと、20分ほどで交換が終了。昼休み中に新品のiPhoneになった(お値段は7,800円)。 午前中に職場のMacBook Pro にフルバックアップ*1を取っていたので、帰社後復元。 ひとしきり動作確認していると、ただ1点だけ復元されていない情報があった。 Google Authenticator である。 Google Authenticatorは、オンラインアカウントの2段階認証プロセスで使われるもので、それぞれのログインアカウントに紐付ける形で時限式トークンを発行するソフトウェアである。 ログイン時にアカウントとパスワードを入力したのち、手元のスマートフォンなどでこの時限式トークンを入力してログイン完了、とい
健康は命より大事。 repeat after me. 「健康は命より大事。」 以下蛇足。 ここでいう「健康」は、身体的なものと精神的なもの、両方を含みます。いずれも健康であれば、キャリア的分岐点も、人生の節目も、35歳を越えても、なんとかなる可能性があります。 どちらかの「健康」に不安がある状態で新たなる敵が出現すると、戦う前から打ちのめされた気分になってしまうものです。 まずは心身の健康にとって有害であるものから、少しずつ距離を取ることを考えてみましょう。自分を守れるのは自分だけ。自分の健康を守れるのも自分だけなのです。 ここ数日、キャリアの棚卸しや35歳以降のエンジニアライフについて言及しているテキストを多く目にしたので書いてみました。健康は命より大事。これだけ覚えて帰ってください。
カナダ人の少年が衝撃的な偉業を成し遂げた。カナダ・ケベック在住の15歳の少年William Gadoury君は、「マヤ暦で2012年に世界の終りが予言されている」という逸話を知ったことをきっかけに南米の古代文明に興味を持ち、3年前からある仮説を立てて独自に「研究」を行っていた。その仮説とは、マヤ文明の古代都市が星座の並びを模して配置されているというものである。 Gadoury君は 「なぜマヤ文明の都市は川から離れた山奥の不便な場所に造られたのか?」 と疑問を持ち、上述の仮説を思いついた。この仮説を検証するためにGadoury君が使ったツールはなんとGoogle Maps。Gadoury君はマヤのGISをダウンロードして地図上にプロットし、その地図に南米から見ることのできる範囲の星図を重ね合わせてみた。 結果、驚くべきことが明らかになった。マヤ文明の117の都市が実際の星の並びと一致していた
[IT研修]注目キーワード Python UiPath(RPA) 最新技術動向 Microsoft Azure Docker Kubernetes 第89回 サーバーオペレーションUIとしてのJupyterの可能性 (中井悦司) 2016年5月 はじめに 前回は、JupyterとAnsibleを組み合わせることで、Notebook形式の「実行可能な手順書」を実現する方法を紹介しました。この時、従来の手順書のように、実行するべきコマンドを単純に並べて記載するのではなく、Jupyter独自の機能を活かしたオペレーションを実現することも可能になります。 今回は、プログラムコードを手順書に埋め込んで利用する、あるいは、コマンドの実行結果を表やグラフに表示するといった、Jupyterならではの新しいサーバーオペレーションの可能性を紹介したいと思います。 JupyterでサーバーインフラのAPIを操作
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