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Learn Go with Tests | Learn Go with tests
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ざっくりアセンブラ入門 - Qiita
書いてる人 プログラミング学習サービスやら、ペットサロン予約サービス、風俗検索サービスなど色々とやっている「かずきち」です。 ■運営サービス一部 http://crazy-wp.com/ http://webukatu.com/ 新宿のホストから不動産・保険の営業を経て、HTMLって何？という状態から３ヶ月独学でプログラミングやデザインを学び、IT業界で１年間実務経験を積んで年収は１本超え。現在は起業家としてサービス運営やら不動産運営をしています。 Qiita内にそれ系の記事も書いてます。 エンジニアで稼ぐために大切な１３のコト WEBサービスで起業したい人に読んで欲しい１８のコト アセンブラってなに？ アセンブリ言語のこと。C言語よりももっと機械に近く、機械語（１と０の世界）を人間に分かり易くした言語。 C言語などを作るための言語。 C言語には１行のプログラムには何行ものアセンブリ言語が
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
Deep Learning技術の今
第2回全脳アーキテクチャ勉強会での講演スライドです。Deep Learning の基礎から最近提案されている面白トピックを詰め込んだサーベイになっています。Read less
【無料】最強のオンライン英会話学習サイトVerblingをなぜ誰もオススメしないのか
2014年も終わり2015年になって、昨年のまとめ記事がいろんな所にアップされています。そんな中、英語学習に役立つサイトをまとめている記事もアップされ、英語学習者に注目されています。 英語勉強中なら絶対読んでおくべき、2014年話題の記事ベスト50 - 無料英語ニュースのenticle 素晴らしい記事で有用なリンクばかりです。アップしてくれた作者には頭が下がります。 が、私が最強だと思っている Verbling(https://www.verbling.com/)がおすすめされて無い！ いつも日本の英語学習用サイトでTEDやYoutube英会話チャンネル、EnglishCentralは紹介されるが、Verblingだけ日本人から無視される。 インターフェイスが英語だから？ 登録しないと見えないから？ 有料プランがあるから？ そんなことを200%無視できるほど無料でオンライン英会話を学習でき
How I Learn Chinese
I started learning Chinese a couple of months ago now. The motivation was obviously seeing Mark Zuckerberg giving his talk in Chinese in Beijing, and just thought I would be able to do that as well. Plus as a frequent traveler to Taiwan, I always wanted to learn the language, although with enough Kanji knowledge as a regular Japanese I had been able to spend my time without any Chinese knowledge a
RBM、Deep Learningと学習(全脳アーキテクチャ若手の会 第3回DL勉強会発表資料)
2014年11月13日開催の全脳アーキテクチャ若手の会 第3回Deep Learning勉強会の資料です。RBMの動作原理をポイントを押さえて解説しました。参考資料を後ろに纏めましたのでご自由にご活用ください。Read less
リクルート、Udacityの7講座の日本語字幕版を公開 「コンピュータサイエンス入門」 等の日本語受講が可能に |EdTech Media
▼2014年10月3日に日本語字幕版を公開したコース Data Analysis with R（R言語によるデータ解析） Intro to Computer Science（コンピュータサイエンス入門） Intro to Data Science（データサイエンス入門） Intro to Statistics（統計学入門） Mobile Web Development（モバイルWeb開発） Programming Foundations with Python （Pythonによるプログラミング基礎） Software Debugging（ソフトウエアのデバッグ） 『UDACITY on Edmaps』内に、全45講座の日本語による講座情報（シラバス）を掲載 リクルートが運営するオンライン教育情報サイト『Edmaps』内に『UDACITY onEdmaps』を特設し、『UDACITY』上の
KDD2014勉強会 発表資料
Li, Mu, et al. "Efficient mini-batch training for stochastic optimization." Proceedings of the 20th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. ACM, 2014. http://www.cs.cmu.edu/~muli/file/minibatch_sgd.pdf KDD2014勉強会関西会場: http://www.ml.ist.i.kyoto-u.ac.jp/kdd2014readingRead less
Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning
3. ILSVRC 2012 大規模物体認識のコンテスト http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/ Classification Localization Team name Error Team name Error 1 Super Vision 0.15315 1 Super Vision 0.335463 2 Super Vision Deep LearningVision 0.16422 2 Super 0.341905 3 ISI 0.26172 3 OXFORD_VGG 0.500342 4 ISI 0.26602 4 OXFORD_VGG 0.50139 5 ISI 0.26646 5 OXFORD_VGG 0.522189 6 ISI 0.26952 6 OXFORD_VGG 0.529482 7 OXFORD_VGG
PythonによるDeep Learningの実装（Restricted Boltzmann Machine 編） - Yusuke Sugomori's Blog
機械学習の分野で最近話題になってきている Deep Learning。 Deep Learningでは、何層ものニューラルネットワークを用いて訓練・予測を行いますが、各層でそれぞれ学習を行い、段階的に特徴を抽出していくのがこれまでの機械学習手法と異なる点です。 最近の動向については、 Learning Deep Architectures for AI (Bengio 2009) で詳しくまとめられています。 今回は、Deep Learningにおける各層の学習で用いられている Restricted Boltzmann Machine （RBM, 制約付きボルツマンマシン）のコードを紹介します。 ソースは以下。 Referencesにも書いてあるように、RBMを含むDeep LearningのコードはDeepLearningTutorialsにあるのですが、theanoという特殊なpyth
Deep learning実装の基礎と実践
2. ⾃自⼰己紹介 l 得居 誠也 (Seiya Tokui) l Preferred Networks リサーチャー l Jubatus のアルゴリズム開発 – Jubatus: NTTとPFIで共同開発しているオープンソースの分散 リアルタイム機械学習基盤 http://jubat.us/ l 現在は映像解析とディープラーニングの研究開発に従事 2 3. ニューラルネットの基礎、実装、実験について話し ます l ニューラルネットの道具 – 全体の構成、⾏行行列列による表現、損失関数、誤差逆伝播、SGD l 主要な実装 – Pylearn2, Torch7, Caffe, Cuda-‐‑‒convnet2 l フレームワークの基本的な設計 – テンソルデータ、レイヤー、ネット、最適化ルーチン – アーキテクチャの記述⽅方法（宣⾔言的、スクリプティング） l 実験の進め⽅方
caretで独自アルゴリズムの実行 - sfchaos's blog
caretパッケージは，機械学習のモデル構築・評価を統一したフレームワークで実行するための機能を提供している．caretのバージョン6.0.29では150個のアルゴリズムが利用できる． > library(caret) > packageVersion("caret") [1] ‘6.0.29’ > head(modelLookup()) model parameter label forReg forClass probModel 1 ada iter #Trees FALSE TRUE TRUE 2 ada maxdepth Max Tree Depth FALSE TRUE TRUE 3 ada nu Learning Rate FALSE TRUE TRUE 4 avNNet size #Hidden Units TRUE TRUE TRUE 5 avNNet decay Weig
Software Development Courses. Beginner to Advanced Tutorials | Pluralsight
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意訳：2009年から2014年の機械学習の理論的進歩について教えてください - Dust Theory
Quoraに投稿された質問 "What has happened in theoretical machine learning in the last 5 years (2009-2014)?" 「2009年から2014年の機械学習の理論的進歩について教えてください」 への、機械学習研究者Yisong Yueの回答を翻訳しました。そのままだと通じない部分は意訳しているので、原文に忠実ではありません。 「2009年から2014年の機械学習の理論的進歩について教えてください」への回答 私の個人的な視点で話します。 潜在変数モデルに対する最適推定について: 理論的な進歩として私が最初に思いつくのは、潜在変数モデルに対する（ほぼ）最適な推定です。この潜在変数モデルの最適推定は一般的に非凸な問題であり、つまり（よく知られている）凸最適化の手法の通用しない難題です。 最も輝かしいアプローチはスペクト
はじめてのAnki – まず使ってみる | the right stuff, luminousspice
AnkiとはDamien Elmesが開発している分散学習システム(SRS; Spaced Repetition learning Systems)です。 おおざっぱに言うと、過去の学習履歴を基づいたスケジュール管理機能を持ったフラッシュカードです。大量のカードを抱えた時、重圧を緩和してくれます。 「このカードはいつ復習するか？今でしょ！」と手持ちのカードの中からその時復習すべき最適なカードを教えてくれます。 はじめてAnkiを使おうとして、何から始めて良いか分からず途方に暮れている人のためにこの記事を書きました。Anki2をインストールし、問題作成して、学習するまでのごく基本的な使い方の流れに慣れてもらうことが最初の目標です。Ankiを使うのに最低限必要な操作を取り上げました。Ankiを使っている人なら誰でも知っていて、常に使っている機能、マニュアルにも当然書いてある機能を説明しています
Flappy Bird RL by SarvagyaVaish
This is a hack for the popular game, Flappy Bird. Although the game is no longer available on Google Play or the App Store, it did not stop folks from creating very good replicas for the web. People have also created some interesting variants of the game - Flappy Bird Typing Tutor and Flappy Math Saga. After playing the game a few times (read few hours), I saw the opportunity to practice my machin
Deep Learning技術の今
第2回全脳アーキテクチャ勉強会での講演スライドです。Deep Learning の基礎から最近提案されている面白トピックを詰め込んだサーベイになっています。
[書評]20時間ですばやく何でも学ぶ方法(ジョン・コーフマン): 極東ブログ
人はふと、なにか新しいことを学びたいと思うものだ。外国語とかプログラムとか楽器とか。では、習得するまでにどのくらい時間がかかるだろうか。20時間でなんとかなるとしたら、ちょっといい話ではないだろうか。1日1時間やれば1か月以内でなんとかなるはずだ。 この話は、先日の記事（参照）でも言及した「20時間ですばやく何でも学ぶ方法(ジョン・コーフマン)」（参照）にある。実際に読んでみた。まだ翻訳は出てないのではないかと思う。原題は「The First 20 Hours: How to Learn Anything ... Fast」である。 TEDでも話題になっていた（参照）。 TEDでは、その手法を4つくらいに絞っていたが、オリジナル本を読んでみると、10に分けていた。意訳を添えておく。 やるなら好きなこと。Choose a lovable project. 一度に一つに集中。Focus you
![[書評]20時間ですばやく何でも学ぶ方法(ジョン・コーフマン): 極東ブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d7e607b927b0c7f070c574768a1319c9b9f96c7e/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fimages.amazon.com%2Fimages%2FP%2F0670921912.01._PC_SCMZZZZZZZ_.jpg)
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