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
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
cvpaper.challenge の メタサーベイ発表スライドです。 cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ作成・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。 http://xpaperchallenge.org/cv/
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
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HTML5構造化によるセマンティックWebがSEOに与える影響
出展元：http://www.docodoco.jp/tool/docodoco_ga.html?sd1
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
Mar 26, 2012232 likes124,796 viewsAI-enhanced description 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 colle
セクシー女優で学ぶ画像分類入門
This document discusses methods for automated machine learning (AutoML) and optimization of hyperparameters. It focuses on accelerating the Nelder-Mead method for hyperparameter optimization using predictive parallel evaluation. Specifically, it proposes using a Gaussian process to model the objective function and perform predictive evaluations in parallel to reduce the number of actual function e
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
データマイニングとビジュアライゼーション
【6月27日 データをわかりやすく可視化する「データビジュアライゼーション」勉強会 矢崎裕一さんプレゼン資料】 https://www.facebook.com/events/645728912170926/ オープンデータやビックデータなどの言葉を最近目に、耳にする機会が増えました。 LOCAL GOOD YOKOHAMAでは「データを公開する・つかう・つくる」など私たちの身の回りにあふれてきた、そしてこれからもっと近くにやってくるだろう「データ」と、組織や個人としてどのように付き合っていくか考えていきたいとおもいます。 今回は、LOCAL GOOD YOKOHAMAのサイト内「データを見る」でコンテンツのひとつともなっている『データをわかりやすく可視化するデータビジュアライゼーション』に関する勉強会を開催します。 この勉強会を経て、7月20日の「データビジュアライズソン」を開催します。
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