2016年8月30日行われたIBM Cloud Community勉強会での講演です。Read less
Qiitaの作り方 〜Incrementsのチーム開発とプロダクトマネージメント〜
2016年8月30日行われたIBM Cloud Community勉強会での講演です。Read less
Pythonで統計学を学ぶメリットは？勉強の手順も解説
Pythonで統計学を勉強するメリット 統計学を学ぶにあたって、Pythonを利用するメリットを確認しておきましょう。 近年の統計業務は、Pythonを使ったアプリケーションで行うケースが増えており、Web上のノウハウや書籍が充実しています。これらを活用することで、統計学の知識が乏しい状態でも、Pythonを切り口として学習を進めやすくなっています。 煩雑な計算を省略できる Pythonは科学計算処理に必要なライブラリが充実しています。Pythonのライブラリには、統計で用いられる専門的な計算式が内包されており、基礎的な考え方さえ理解していれば、具体的な計算式を知らずとも実践的な統計を実行可能です。もちろん読書や座学でも学習は可能ですが、Pythonを利用することで「煩雑な計算の理解」に時間を取られずにすむため「統計を使ってできること」をダイレクトに理解し易くなるでしょう。 データが簡単に
初心者でも今すぐ機械学習・ディープラーニングの勉強を始められるスライド11 - paiza開発日誌
Photo by PROTim Regan こんにちは。谷口です。 最近「人工知能」や「機械学習」に関する話をよく耳にします。実際に機械学習の勉強をしている人や、機械学習に関連した研究開発の求人を探す人も増えてきたなーと感じます。弊社のITエンジニアにも機械学習を勉強中という人がいますが、特に最初の頃は難しすぎて何から手を付けたらいいのかよく分からず、とても悩んだと言っていました。 というわけで今回は 実は機械学習とディープラーニングの違いがわかってない 機械学習勉強したいけど仕事してると体系的に学ぶ時間がない 仕事や研究で「機械学習やって」って言われそうな気配がする 過去に機械学習の勉強にチャレンジしたことがあるけど難解すぎて挫折した という方々のために、機械学習を勉強している弊社のエンジニアに、機械学習に入門した頃に役立ったスライドを聞いてきたのでご紹介します。 ■機械学習とディープラ
Private Presentation
Private content!This content has been marked as private by the uploader.
HTML5構造化によるセマンティックWebがSEOに与える影響
1. 株式会社アラタナ HTML5 構造化によるセマンティック Web が SEO に与える影響 品質管理チーム：高見 〒 880-0811 宮崎県宮崎市錦町 1-10 宮崎グリーンスフィア壱番館 ５階 ©aratana Inc. TEL:0985-23-3362( 代表 ) FAX:0985-22-8580 2. 自己紹介 高見 和也 （ Takami Kazuya ） 株式会社アラタナ サービス開発部：品質管理チーム所属（フロントエンジニアです） Twitter@miiitaka Facebook@miiitaka オフィシャルサイト構築 SEO コンサルティング パッケージソフトの品質管理 PHP / WordPress / JavaScript Web マーケティング / HTML5 2 3. セマンティック Web ？ セマンティック（ Semantic ）＝意味の セマンティッ
Ruby初級入門
Ruby初級入門 1. Ruby初級入門 @shokai 2013年7月16日(火) @masuilab 2. 私 •@shokai (しょうかい) •趣味：料理、glitch 3. Ruby2.0.0を インストールしよう 4. なぜMacに入ってるRuby じゃだめなの？ • 1.8.7は開発終了したから • 最近はライブラリ作ってる人もだいた い2.0用に作ってるから • 今は過渡期だからちょっと面倒だけど そのうち良くなるはず • 次のOSXには2.0.0が入ってるという 5. 苦行 Ruby2.0.0インストール • http://gyazz.com/masuilab/MacにRuby2.0.0インストール • App Store.appからXCodeインストール、XCodeの環 境設定からcommand line toolsもインストール • osx-gcc-installer
How Emacs changed my life
1. The document describes how the author's experience with Emacs as a student taught him about software freedom and how to read and modify source code. This led him to create his own Emacs-based tools and influenced the design of Ruby. 2. Emacs taught the author the power of Lisp and how to implement a programming language and garbage collection. Using Emacs to write code, documents and email made
セクシー女優で学ぶ画像分類入門
2. 解析動機 2013年5月18日Tokyo WebMining #26 2 最後の春だし画像処理の勉強でもしとくか 後輩からAV女優の類似画像検索の話を聞く （ぱろすけ 2012） DMMにはアフィリエイトあったよな これでウェブサービス作れば儲かるかも 決して下半身からの要望で解析したのではありません http://blog.parosky.net/archives/1506 3. 計算環境 2013年5月18日Tokyo WebMining #26 3 使用言語：Python ２．７ （少しだけR） 使用モジュール：Numpy, Scipy, OpenCV 科学技術計算用のライブラリ MATLABにできることは大体できる numpy.ndarray 型付き多次元配列 numpy.linalg 線形代数計算 scipy.cluster 今回はこれのk-means法を使用
Webサービス企画のコツ
UT Startup Gym 2012/12/01 by 和田裕介 a.k.a. yusukebeRead less
こわくない Git
8. コミットに入ってる情報 リビジョン (SHA-1 ハッシュ) 例: 23cdd334e6e251336ca7dd34e0f6e3ea08b5d0db Author (コミットを作成した人) 例: オープンソースプロジェクトにパッチを送った人 Committer (コミットを適用した人) 例: 受け取ったパッチを取り込んだ人 ファイルのスナップショット (tree) コミットで変更されたファイルを含むツリー（説明は省略） 1つ前のコミットのリビジョン 例: 4717e3cf182610e9e82940ac45abb0d422a76d77 9. コミットに入ってる情報 リビジョン (SHA-1 ハッシュ) 例: 23cdd334e6e251336ca7dd34e0f6e3ea08b5d0db Author (コミットを作成した人) 例: オープンソースプロジェクトにパッチを送った人 Co
データマイニングとビジュアライゼーション
1. データマイニングとビジュアライゼーション 第22回 データマイニング+WEB@東京 (TokyoWebmining #22) Sep 23, 2012 1 Sunday, September 23, 12 2. 自己紹介 ✦ [Name] 本郷 寛 ( twitter: @hongo3_5 ) ✦ [Status] 東大院修士2年 ✦ [Major] Visualization , (Network science) ✦ [Arbeit] 楽天技術研究所(RIT) ✦ [Hobby] Squash 2 Sunday, September 23, 12 3. Agenda ✦ ビジュアライゼーション(14slides) ・概要(7) ・注意すべき点(4) ・ツールの紹介(3) ✦ Dashboard(4slides) ・概要(2) ・自作 or ツール(2) 3 Sunday, Sep
簡単に使える請求管理クラウドソフト | MakeLeaps（メイクリープス）MakeLeaps | クラウド見積・請求・入金管理ソフト
クラウド見積・請求・入金管理サービス メイクリープスでできること 書類作成クラウド上で、見積書・発注書・納品書・請求書・検収書・領収書など９種類の書類を作成。 送付どこからでもワンクリックでメール送付（無料）、郵送代行（1通 158円/税抜）が可能です。 入金管理銀行口座と連動し、自動で入金情報を取得。通帳記帳いらずで、入金消込をさらに効率化。 承認ハンコいらずで外出先から申請・承認が可能！誤送信や改ざんの防止、確実な証跡管理を実現。 すべての機能をみる
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
自然言語処理ー古典的手法から言語モデルまでー 森山 直人
機械学習を用いた東西日本の境界線決定
エンジニアのためのUIデザイン
Rubyistのための型入門
機械学習の理論と実践
ノンデザイナーのための配色理論
28歳からのプログラマー
ソニックガーデン流 無駄のないシステム開発
