![開発者の3分の2以上は職場でマルチディスプレイを使用、10万人対象の調査で判明【やじうまWatch】](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/aed2aca3af8f94a1d516423d3f58a085e73d9340/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Finternet.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fiw%2Flist%2F1126%2F724%2Fyajiuma-watch_1.png)
■コードの覚え方(全15回)■ ┣1.ドレミとアルファベット ┣2.基本となるコード ┣3.真ん中の音が変化する ┣4.真ん中の音がさらに変化 ┣5.ここまでのまとめ ┣6.右の音が変化する ┣7.3つの音のまとめ ┣8.音を付け足す ┣9.特殊な例 ┣10.4つの音のまとめ ┣11.さらなる音を付け足す ┣12.さらに、、、 ┣13.音を移動しちゃう ┣14.ベースの音が変わる ┗15.まとめ ■キー・スケールのお話(全6回) ■ ┣1.メジャースケール ┣2.ナチュラルマイナー ┣3.ハーモニックマイナー ┣4.スケールのまとめ ┣5.メジャーキー ┗6.マイナーキー ■コード進行のお話(全13回)■ ┣1.重要な3つのコード[1] ┣2.重要な3つのコード[2] ┣3.重要なコードのまとめ ┣4.簡単な進行 ┣5.グループ分け ┣6.カデンツ ┣7.進行においての規則 ┣8.忘れてお
フォーカスするためには、たぶんどうやってフォーカスするか(前回)に加えて、何にフォーカスするかを決める必要があって、今回は後者、つまり「フォーカスポイントを決める」方の話です。 スタートアップの初期は Y Combinator 的に言うところの Do things that don’t scale (スケールしないことをしよう)をはじめとした明確なフォーカスポイントがあると思います。ただ次第に自分たちでフォーカスポイントを決めなければいけなくなってきて、そのときにどのようにフォーカス先を意思決定すれば良いのか、どうすれば良い意思決定ができるのか、という問いが出てきて、その際に方法論の必要性が生じます。 そこで意思決定の方法論を検討するのですが、スタートアップのような情報不足や資源の制約下では、ゲーム理論をはじめとしたいわゆる規範的な normative 意思決定理論よりは、行動経済学や認知
講師:寺田 学(代表理事) 担当:一般社団法人PyCon JP レベル:入門編 対象者:これからPythonで機械学習を学びたい人 前提知識:機械学習に興味がある方。 目標: OSS&Pythonで機械学習を行う概要を知る Pythonで機械学習する上で多く使用されている、Jupyter Notebookを用い、実際に動くものを見せていきます。 動くものとしては、チュートリアルを準備しgithub上で公開します。ポイントを押さえたテキストを発表資料にまとめました。 このチュートリアルは独自のデータを用いることにこだわりました。今回は、千葉市のオープンデータを用い、 気象庁が公開している気象データから、「インフルエンザの流行」を予測してみようという壮大なテーマに挑戦します。 このような例を提示することで、より身近なテーマを機械学習に取り入れられるのではないかと考えたからです。
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