わかりにくい線形代数を操作可能な図で表現することで簡単に理解できる無料の教科書「Immersive Math」
「Immersive Math」は、数学のうちベクトルや行列などの計算を研究する分野である「線形代数」についてインタラクティブな図を用意することでわかりやすさを向上させた無料の教科書サイトです。 Immersive Math https://immersivemath.com/ila/index.html サイトのトップページはこんな感じ。「完全にインタラクティブな図を備えた世界で最初の線形代数本」と述べられています。 中央に表示されている三角形の図はインタラクティブで、左上をクリックすることで回転・停止を切り替えられるほか、各頂点をクリックしてドラッグ＆ドロップすることで位置を調整可能。自由に図を編集できるため理解しやすいというわけです。 ページをスクロールすると目次が現れました。まずは「Preface(序文)」をクリック。 「『百聞は一見に如かず』という言葉の通り、たくさんの言葉を重ね
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
日本オラクルのAI・クラウド教材が無料に 期間限定、1月まで
日本オラクルが、AIや自社のクラウドサービス「Oracle Cloud Infrastructure」に関する学習プログラムの無料提供を始める。期間限定で、11月1日から2024年1月31日まで提供する。 日本オラクルは10月31日、AIや自社のクラウドサービス「Oracle Cloud Infrastructure」に関する学習プログラムの無料提供を始めると発表した。期間限定で、11月1日から2024年1月31日まで提供する。「人工知能（AI）や機械学習（ML）などの急成長するテクノロジー分野でのキャリアアップを支援し、Oracle Cloudサービスの需要の高まりに対応する」（日本オラクル）という。 プログラムの参加者は、Oracleが用意した教材や、講義のライブ配信を無料で利用・視聴できる。さらに、Oracle Cloud Infrastructureについて専門的な内容を問う全9種
統計データ解析 Ⅱ Introduction to statistical data analysis Ⅱ | UTokyo OCWx
ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウエアによるデータ解析実習を通じて習得する。 統計データ解析Ⅱでは、統計ソフトウエアRの説明の後、高次元大規模データに潜む相関構造を発見し計量する多変量解析、および時系列データの基本的な解析法を学ぶ。統計手法の運用とデータハンドリングを実習することに加え、微分積分学、線型代数学等の前期課程数学と連携し、数理科学的側面を意識しながら、実験を介して統計手法の合理性と体系を感得する。
「デジタルスキル標準」をとりまとめました！ （METI/経済産業省）
経済産業省と独立行政法人情報処理推進機構（IPA）は、企業・組織のDX推進を人材のスキル面から支援するため、DXを推進する人材の役割や習得すべきスキルを定義した「DX推進スキル標準（DSS-P）」を今回新たに策定し、今年３月に公開した「DXリテラシー標準（DSS-L）」と合せて、個人の学習や企業の人材育成・採用の指針である「デジタルスキル標準（DSS）」ver.1.0として、取りまとめました。 1．背景・目的 データ活用やデジタル技術の進化により、我が国や諸外国において、データ・デジタル技術を活用した産業構造の変化が起きつつあります。このような変化の中で企業が競争上の優位性を確立するためには、常に変化する社会や顧客の課題を捉え、デジタルトランスフォーメーション（DX）を実現することが重要です。 一方で、多くの日本企業は、DXの取組みに遅れをとっていると考えられます。その大きな要因のひとつと
総務省「社会人のためのデータサイエンス演習」リニューアル開講 無料で学べる
総務省は10月4日、無料のオンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習」をリニューアルして開講した。AI技術などの最新動向を踏まえ、一部を改訂した。開講期間は12月13日まで。 2016年の開講からのべ5万7000人が受講した講座。データサイエンスに携わる専門家や大学教授が、データサイエンスを基礎から教える。 MOOC講座プラットフォーム「gacco」で、1回10分程度の講座を5～7回で提供。さらに、補講・演習（10分程度×11回）もある。 リニューアルで最新トピックスを追加したほか、仮説検定や統計解析ソフトを使ったデータ分析方法を紹介するなど、内容を一部刷新した。 登録すれば誰でも無料で受講できる。受講登録は12月5日まで。 関連記事 総務省「誰でも使える統計オープンデータ」無料オンライン講座スタート 総務省が「誰でも使える統計オープンデータ」を開講。統計オープンデータを活用したデ
放送大学と学位授与機構で情報工学の学位を取る（科目対応表付き）｜lumpsucker
はじめにこの記事では、放送大学で修得した単位を独立行政法人大学改革支援・学位授与機構に「積み上げ単位」として提出し、2022年8月に同機構から情報工学の学士（厳密は学士（工学）、専攻の区分：情報工学）を取得した際の記録についてまとめています。 執筆者のプロフィールとこれまでの経緯についてはこちらの記事をご覧ください。いわゆる文系SEだと思っていただければ大丈夫です。これまでに何本か記事を書いていますので、この記事では学位授与機構関連の部分に絞ります。 なぜ情報工学の学位が欲しかったのか放送大学は1学部6コース構成となっており、どのコースを卒業しても（＝例えば情報工学っぽい科目だけを取っても哲学っぽい科目だけを取っても）得られる学位は一律「学士（教養）」というものになります。せっかく情報科学・情報工学に全振りした履修をしたのに（教養）では少々寂しいということで、学位授与機構の「積み上げ単位」
150 分で学ぶ高校数学の基礎
[重要なお知らせ (2023/8/12)] 現在，スライドの p.10 に不十分な記述があります．ルートの答えは 0 以上の数に限定することに注意してください (たとえば -3 を 2 乗しても 9 ですが，ルート 9 は -3 ではありません)．なお，現在筆者のパソコンが修理中でデータがないので，修正は 1 週間後となります． [目次] 第1章 数学の基礎知識（p.5～） 第2章 場合の数（p.31～） 第3章 確率と期待値（p.56～） 第4章 統計的な解析（p.69～） 第5章 いろいろな関数（p.103～） 第6章 三角比と三角関数（p.141～） 第7章 証明のやり方（p.160～） 第8章 ベクトル（p.187～） 第9章 微分法と積分法（p.205～） 第10章 その他のトピック（p.240～） スライドのまとめ（p.254～）
ソニーの研修、東大の授業でも高評価。アイデアの質が高まる「トリーズの9画面法」がすごい - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
「いくらアイデアを出しても、使えるものが見つからない……」 「このアイデアを、取引先におもしろいと思ってもらえるだろうか……」 このように悩んでしまうのは、アイデアの質を、いまひとつ高めることができていないから。 とはいえ、アイデアの質が高まらないのは、そうするための方法を単に知らないだけの話かもしれません。その方法とは、「トリーズの9画面法」。今回は、よりよいアイデアを生むのに役立つトリーズの9画面法のやり方を、筆者の実践例もあわせてご紹介しましょう。 アイデアの質が低い理由 1. アイデアの3要素がそろっていないから 2.「ベストなアイデア」でなければ意味がないと考えているから 「トリーズの9画面法」とは 「トリーズの9画面法」を活用するメリット 「トリーズの9画面法」を実践してみた 実践してみたら、アイデアをよりよくすることができた！ 素朴なアイデアの質を簡単に高められる 勉強でも「
GitHubの使い方を学ぶ「GitHub Skills」が無料公開。GitHubを実際に操作してMarkdown、Pages、Pull Requests、マージのコンフリクト解消などを体験
GitHubの使い方を学ぶ「GitHub Skills」が無料公開。GitHubを実際に操作してMarkdown、Pages、Pull Requests、マージのコンフリクト解消などを体験 GitHubは、実際にGitHubを操作しながらGitHubの使い方を学べる無料の教材「GitHub Skills」を公開しました。 Expand all you know about the GitHub platform. We're introducing GitHub Skills, a new learning experience integrated into the GitHub UI, backed by GitHub Actions. Try it out today! https://t.co/XnqCYdVqBL — GitHub (@github) June 6, 2022 G
機械学習の全体像をまとめてみた
教師あり学習 概要 入力値から何かしらの予測をしたい場合を考えます. 予測する対象の正解データが事前に得られる場合、 入力値から正解データを出力するモデルを学習する手法を教師あり学習と言います. 主なタスク 何を入力して、何を出力するかでタスクが分類されます. 代表的なものに以下が挙げられます 時系列予測: 現在以前の時系列データ ⇒ 未来の時系列データ 画像分類: 画像 ⇒ ラベル 物体検出: 画像 ⇒ 物の位置と種類 セグメンテーション: 画像をピクセル単位で分割 文章分類: 文章 ⇒ ラベル 機械翻訳: ある言語の文章 ⇒ 別の言語の文章 時系列予測 現在以前のデータから将来のデータを予測します. 実用例 株価予測 災害予測 自動車の事故防止システム 主要なアルゴリズム 自己回帰モデル（AR・MA・ARMA・ARIMA） 時系列間の関係を数学的に定量化、モデル化する. 周期性のあるデ
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GitHub - The-Japan-DataScientist-Society/100knocks-preprocess: データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）
