機械学習概論~ディープラーニングGAN、本格的に学べる全20時間の大学講義が無償公開:AI・機械学習の独学リソース 機械学習概論、単回帰、重回帰から、k-means、主成分分析、ニュートラルネットワーク、CNN/RNN/GANまで、全20回の講義概要と目次を紹介。本稿独自に考察した、難易度や前提知識、お勧めの学習方法、注意点についても示す。
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機械学習の勉強はここから始めてみよう。ディープラーニングの基盤技術であるニューラルネットワーク(NN)を、知識ゼロの状態から概略を押さえつつ実装。さらにCNNやRNNも同様に学ぶ。これらの実装例を通して、TensorFlow 2とKerasにも習熟する連載。 第1回 初めてのニューラルネットワーク実装、まずは準備をしよう ― 仕組み理解×初実装(前編)(2019/09/19) ニューラルネットワークは難しくない ディープラーニングの大まかな流れ 1データ準備 ・Playgroundによる図解 ・Pythonコードでの実装例 2問題種別 ・Playgroundによる図解 ・Pythonコードでの実装例 3前処理 ・Playgroundによる図解 ・訓練用/精度検証用のデータ分割について ・ノイズについて ・Pythonコードでの実装例 第2回 ニューラルネットワーク最速入門 ― 仕組み理解×
今回は日付に関するTipsを紹介する。日付を入力すると曜日が自動的に取得できたり、指定した月が何日まであるか(30日か31日かなど)、また日付を和暦に変換したり、といったTipsについて解説する。 これらのTipsを知っているだけで、日付データを扱う場合において、効率よく作業を行うことができるだろう。ぜひ、ここで紹介する3つのTipsを会得してもらいたい。 WeekDay関数とWeekdayName関数で日付から曜日を取得する まずは、「日付から曜日を取得する」Tipsだ。 日付から曜日を取得するには「WeekDay({date})」関数と「WeekdayName({weekday})」関数を使用する。 {date}には日付を表す文字列を指定し、{weekday}には、WeekDay関数で取得された、曜日を表す数値を指定する。曜日を表す数値は、「1」(日曜日)~「7」(土曜日)となる。 図
SQLクエリでストリームデータ分析系の操作ができるNorikraを、LINEに勤務する田籠氏がOSSで公開。「ユーザーフレンドリーなストリーム処理を理解している初のソフトウェア」だという。 SQLでスキーマレスなストリーム処理ができるオープンソースのサーバーソフトウェア「Norikra」が2014年5月20日、「バージョン1.0.0」としてリリースされた。作者の田籠聡氏がブログで発表した。併せて新しいロゴも公開している。 NorikraはLINEに勤務するプログラマーの田籠氏が開発したソフトウェアで、ライセンスはGPLv2を利用している。スキーマレスなイベントストリーム(「target」と呼ばれる)を特徴としており、データのインプット/アウトプットはJSONオブジェクトとして扱える。 NorikraはEsperというストリームデータ用ライブラリをベースに、より使いやすい実装を目指して開発さ
.NET開発者中心 厳選ブログ記事 開発者が知っておくべき、6つのUIアーキテクチャ・パターン ―― 「matarillo.com」より ―― 猪股 健太郎 2011/12/15 「.NET開発者中心 厳選ブログ記事」シリーズでは、世界中にある膨大なブログ・コンテンツの中から、特にInsider.NET/.NET開発者中心の読者に有用だと考えられるブログ記事を編集部が発掘・厳選し、そのブログ記事を執筆したブロガーの許可の下、その全文を転載・翻訳しています。この活動により、.NET開発者のブログ文化の価値と質を高め、より一層の盛り上げに貢献することを目指しています。 Martin Fowler氏の『GUI Architectures』を訳して公開しようと思ったのだが、FAQページに「PofEAAの続編などは商業出版する予定なので翻訳はしないでほしい」と書いてある。なので翻訳の公開はやめて、「
文字列の中から効率良くキーワードを探し出せ:コーディングに役立つ! アルゴリズムの基本(7)(1/4 ページ) プログラマたるものアルゴリズムとデータ構造は知っていて当然の知識です。しかし、教科書的な知識しか知らなくて、実践的なプログラミングに役立てることができるでしょうか(編集部) 前回「Firebugで探索アルゴリズムを見ていこう」では、数値の集合の中から特定の数値を探索しました。今回は文字列の中から検索ワードを探索してみましょう。 UNIXのコマンドならgrep、Javaなどのプログラムなら文字列のindexOfメソッドなどに相当する処理です。 力任せ法 それでは例によって最もベタなアルゴリズムの紹介から始めましょう。 文字列の中に検索ワードがあるかどうか調べます。文字列の先頭から1文字ずつ検索ワードと比較していきます。不一致があったら文字列の2文字目から1文字ずつ検索ワードと比較し
「Java News.jp(Javaに関する最新ニュース)」の安藤幸央氏が、CoolなプログラミングのためのノウハウやTIPS、筆者の経験などを「Rundown」(駆け足の要点説明)でお届けします(編集部) ちまたにあふれるバージョン表記 少し前に「Web 2.0」「○○2.0」という表記が流行したのを覚えていますでしょうか。よく見かける広告のコピーにも、最近では「バージョンアップ」という言葉が普通に使われています。バージョンや、バージョン表記は、ソフトウェアの世界だけでなく、ごくごく一般化したように思えます。しかし実際には、どういう意味か分からないのが、バージョン表記です。 アプリケーションソフトウェアの開発は、さまざまな状態/段階を経て完成します。その段階/状態と、リリース後の状態/段階を示したのが、バージョン表記です。 例えば、数字以外でも、以下のような表記を見かけたことはありません
主要な4つのクラウド・サービスの比較ということで、前編ではアマゾン、グーグル、マイクロソフト、セールスフォースの、4社のサービスを横並びに比較し、その後、グーグルが提供する「Google App Engine」、セールスフォースが提供する「Force.com」についてのレビューを行った。 後編となる今回は、アマゾンが提供する「Amazon EC2」と、マイクロソフトが提供する「Windows Azure」について引き続き見ていき、最後にクラウド・サービスの現状についてまとめながら、クラウド・コンピューティングの今後の発展について考察してみる。 ■1. 実際に使ってみよう 「Amazon EC2」 ●総合評価
2009/04/02 米アマゾンの子会社、Amazon Web Services(AWS)は4月2日、多数のOSインスタンスを起動して大規模分散処理を行える「Amazon Elastic MapReduce」のベータサービスを開始した。 Amazon Elastic MapReduceは、オープンソースの分散処理フレームワークApache Hadoop 0.18.3を利用したサービスで、Webブラウザベースの管理コンソールやコマンドラインツール、APIを使ってジョブを投入することで、大量データの解析や計算量の多い科学計算、統計処理が可能。大量のログ処理や機械学習、金融計算、データマイニング、Webサイトのインデクシング処理などに使えるという。 ジョブを処理するノードは、従来からAWSが提供しているAmazon EC2で稼働し、データの入出力にはAmazon S3が使える。データの入力にはイ
特集:UIオートメーションによる自動UIテストの実践 WindowsアプリのUIテストを自動化しよう クロノス 亀野 弘嗣 2008/06/03 ■テスト・クラスの作成 次にサンプル・アプリケーションをテストするテスト・クラスを作成する。 そのテスト内容は、以下である。 テキストボックスへ「ねこ」を入力 [追加]ボタンを押下 テキストボックスへ「いぬ」を入力 [追加]ボタンを押下 検証内容は、以下である。 リストボックスの1つ目のアイテムに「ねこ」が追加されている。 リストボックスの2つ目のアイテムに「いぬ」が追加されている。 リストボックスに追加されたアイテム数は2つである。 そのほか、このコードにはテストを開始するためのアプリケーションの起動と、テストを終了するためのアプリケーションの終了も含んでいる。 以下のリスト2は、テスト・クラスの全ソース・コードの内容である。 using NU
第2回 簡潔なコーディングのために (2017/7/26) ラムダ式で記述できるメンバの増加、throw式、out変数、タプルなど、C# 7には以前よりもコードを簡潔に記述できるような機能が導入されている 第1回 Visual Studio Codeデバッグの基礎知識 (2017/7/21) Node.jsプログラムをデバッグしながら、Visual Studio Codeに統合されているデバッグ機能の基本の「キ」をマスターしよう 第1回 明瞭なコーディングのために (2017/7/19) C# 7で追加された新機能の中から、「数値リテラル構文の改善」と「ローカル関数」を紹介する。これらは分かりやすいコードを記述するのに使える Presentation Translator (2017/7/18) Presentation TranslatorはPowerPoint用のアドイン。プレゼンテー
小野 修一 (おの しゅういち) 有限会社ビジネス情報コンサルティング 代表取締役 早稲田大学理工学部出身。システム監査企業台帳登録企業、情報セキュリティ監査企業台帳登録企業 ▼専門分野 業務改革支援、情報戦略立案、情報化計画策定、情報化投資対効果評価、情報システム監査 ▼資格 公認システム監査人、中小企業診断士、ITコーディネータ、技術士(情報工学)、CISA(公認情報システム監査人)、ISMS主任審査員 ▼所属 日本システム監査人協会、システム監査学会、中小企業診断協会、ITコーディネータ協会、日本技術士会、経営情報学会、情報システムコントロール協会 ▼著書 『情報システム監査実践マニュアル』(共著、工業調査会) 『情報化投資効果を生み出す80のポイント』(工業調査会) 『成功するシステム導入の進め方』(日本実業出版社) 『ITソリューション 戦略的情報化に向けて』(共著、同友館) 『
2007/02/15 RSSフィードをソースに複数のモジュールを組み合わせて自分独自のデータを出力させる米ヤフーのマッシュアップツール「Yahoo! Pipes」が注目を集めている。ビジュアルにモジュールを組み合わせてネットワービスを開発できる「Pipes Editor」が用意されていて、手軽に始められるのが受けている。米ヤフーのIDだけで利用できるYahoo! Pipesを試してみた。 5つのソースからデータ入力 Pipes Editorではすべての機能がモジュールで提供される。このモジュールをパイプでつなぐことで機能が実現する。開発者が最初に気にする必要があるのはデータのソースだ。データのソースとして用意しているのは次の5つだ。 Yahoo! Search 米ヤフーの検索結果をソースにできる Yahoo! Local 米ヤフーの地域情報をソースにできる Fetch ユーザーが指定するR
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