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ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
OSSベースの機械学習が強い理由
英語版はこちら。 TensorFlowの登場以降、OSSベースの機械学習の盛り上がりは加速しています。Kerasの作者のFrançois Cholletさんの言葉が、この状況を非常に端的に表しています。これだけでも十分だとは思いますが、この記事では、なぜオープンソースの機械学習が強いのか、最近のどういった流れがあるのかを整理したいと思います。 tl;dr機械学習やDeep Learningのフレームワークが充実してきた論文が査読前に公開され、他社も簡単にアルゴリズムの検証ができるようになった多くのプレーヤーの参戦により、アカデミアでの機械学習の研究がレッドオーシャン化した他社にないアルゴリズムで一発勝負、実装は秘密、というアプローチが厳しい牧歌的な時代5年前10年前の世界では、先端の機械学習に取り組んでいるのは大学などの研究室、大企業の研究所や一部の先進的な企業がほとんどでした。特に、ラベ
Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編1 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook この章では機械学習について、Webサービスの開発で必要とされる知識を中心に、とくに自然言語処理にフォーカスしながら解説します。 Webサービス開発と機械学習 実現困難な機能の例 闇雲な実装 もう少しましな実装 機械学習によるパラメータ決定 分類問題のための機械学習手法 パーセプトロン 判別アルゴリズム 学習アルゴリズム 特徴量のとり方 形態素解析 量をともなう特徴 組み合わせ特徴量 モデル 機械学習の種類 教師あり学習 分類 (質的変数の予測) 回帰 (量的変数の予測) 教師あり学習でのデータセット 教師なし学習 クラスタリング 次元削減(次元圧縮) 頻出パターンマイニング 異常値検出 アルゴリズムの評価 訓練データとテストデータ 学
親に知ってほしい受験勉強
小学校以降〜大学受験まで、学年に関係なく、受験を控えている or 受験をするかもしれない子どもの親に向けて、親にこそ知っておいて欲しい効率的な勉強方法を有給ニート中の有り余るヒマを注ぎ込んでまとめてみたスライド。Read less
旧石器時代のJavaScriptを書いてる各位に告ぐ、現代的なJavaScript超入門 Section1 ～すぐにでも現代っぽく出来るワンポイントまとめ～ - Qiita
はじめに ネットには様々な情報が溢れており、JavaScriptに関する情報も多数存在しております。 その中には、「今時こんな書き方しねえよ…」と思わずツッコミを入れたくなるような、本当に、本当に古い内容について書かれている古文書も存在します。 そんな罠記事の情報に囚われてしまって、いつまで経っても現代的なJavaScriptが書けない皆さんのために、このシリーズの記事では、各セクション毎に分けて、旧石器時代の記述と、現代の記述を紹介する形で、文明開化をしていきたいという思いで記述する。 最初は、現在比較的メジャーなブラウザで一通り動作する「ECMAScript 5」までの内容に関してポエムを書き連ねていき、最終的には一連の内容を読むだけで「ES6(ES2015)」による新機能や、絶賛提案中の「ES7」の一部提案内容についても把握し、おおよそ現代人を育成することを目標とする。 …なんてめっ
優秀なJavaScriptの開発者になるための5か条 | POSTD
(注記：7/15、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 子供の頃、私の興味は互いに関係性のない様々な分野に及んでいました。数学も歴史も大好きでした。 ルネッサンスマン 、つまり 博学者 と言う、複数の分野に秀でた人になりたいと思っていました。これはとても難しい課題で、私は突如として、器用貧乏な人になってしまう危機に直面したのです。 私は特定の分野に特化しなくては、と考え始めました。そうすればたとえルネッサンスマンにはなれなくても、少なくとも、器用貧乏にならなくても済むと思ったのです。どうしたらソフトウェア開発をするのに必要な広い知識を保ちながら、1つの分野で専門性を高めることができるのでしょうか。 この記事では、過去5年間、私が良いJavaScript開発者になるために使ったテクニックとリソースの概要をお伝えしようと思います。 最近の多くのWeb開発者は、ある共通の
2日でできる! JavaScript トレーニング - mixi engineer blog
こんにちは。SNS mixi の JavaScripter、kuniwak です。 新しい仲間たちが入社する季節になりましたね。 さて、ミクシィを支えるエンジニアが作成した JavaScript 研修の資料を Github にて公開しました。 ミクシィは 2013年から研修資料を公開していましたが、今年は JavaScript の進化に合わせて内容を刷新しています！ 2015年度の JavaScript 研修は、Web アプリケーションの部品（モジュール）をつくれるようにすることを目標とした、実践的な研修として計画されました。 JavaScript 研修のために与えられた期間は2日ということもあり、MVC や Flux といった設計方面の話題には踏み込めていませんが、Promise、Fetch API、Bower など、現在・未来のフロントエンド開発に必須の要素を盛り込んだ最新のJavaS
【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
ダメな統計学：目次｜Colorless Green Ideas
2017年1月20日追記：『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本が出版されることになった。この本は、ここに掲載されているウェブ版の『ダメな統計学』に大幅に加筆したものだ。ウェブ版の『ダメな統計学』を読んで興味を持った方は、書籍となった『ダメな統計学』をぜひ読んでいただければと思う。書籍版の詳細については「『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版」という記事をご参照願いたい。 ここに公開する『ダメな統計学』は、アレックス・ラインハート (Alex Reinhart) 氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。この文章は全部で13章から構成されている。詳しくは以下の目次を参照されたい。 はじめに データ分析入門 検定力と検定力の足りない統計 擬似反復：データを賢く選べ p値と基準率の誤り 有意であるかないかの違いが有意差でない場合 停止規則と
もう一度中高からやり直したい人向け、無料のおすすめ「数学学習サイト」7選
先日、数学検定の2級（高校2年生レベル）に小学1年生が合格したというニュースが世間をにぎわせました。SNS上での反応を見ていると、「オレより賢い……」「学生時代は得意科目だったけど、今じゃ全部忘れてるわ」といった反応も。 そこで今回は、中学～高校レベルの数学を無料で自習できるWeb教材サイトをご紹介します。一口にWeb教材サイトと言っても各種存在しているのですが、ここでは、 勉強法や参考書のデータベースなどではなく、実際に学習できる 問題集や公式集ではなく、文章や図による「解説」「考え方」が掲載されている 学年別や分野別など、順を追ってジャンルごとに情報が整理されている という点を重視してピックアップしています。年末年始の空き時間に「いっちょやってみるか……！」という皆さん、ぜひお試しください。 中学数学 中学校数学・学習サイト（各単元の要点） 中学1年～3年で学ぶ範囲が分野ごとに網羅され
算数、数学の宿題を爆速で終わらせる「Microsoft Mathematics」を紹介する - しがない学生の雑記
こんばんは。艦これのメンテが伸びてしまったのでTwitterをダラダラ見ていたら、こんなソフトが紹介されていました。 Download Microsoft Mathematics 4.0 (英語) from Official Microsoft Download Center （英語）とか書かれていますけど、ページに行けば普通に日本語版がダウンロードできます。 試しに起動してみたんですが、こいつが相当にすごい。数学のソフトで無料のものと言ったら、自分が知ってるものではscilabとかfunctionViewとかぐらいしかなかったんですが、このMicrosoft Mathematicsは数学の宿題を消すために生まれてきたかのようなソフトです。 たとえば、とても簡単な例として、ｘを０～１で定積分を求めると、 こんな感じで回答が出るんですが、注目すべきはこの中央の「解法」ってところです。試しに押
エンジニアの学び方─効率的に知識を得て、成果に結び付ける 記事一覧 | gihyo.jp
第4章何を学ぶか、何を作るか―問題の探し方と成果の出し方 西尾泰和 2014-07-25
第1章 効率的に学ぶには―知識の3つの軸と学びの3つのフェーズ | gihyo.jp
新社会人のみなさん、こんにちは。本特集は、新しいものを学ぶ際に出会う問題について解決するための糸口を提供するために書きました。 みなさんは、「IT業界は変化が激しいので学び続けることが必要だ」と聞いたことがあるのではないかと思います。そしてそのことに異論はないはずです。だからこそ今、本サイトを読んで何かを学ぼうとしているわけですよね。それはとても良いことです。 一方で、「学びたいけど時間がない」「何を学んだらよいかがわからない」「社会人として成果を出していける自信がない」などの悩みを抱えている方も多いです。筆者はこの悩みを解決したいです。 限られた文字数では、みなさんの個別の問題を解決することはできません。そこで、みなさん自身で問題を解決していくための糸口を提供します。まず本章では、第2章以降でより具体的な問題について説明するための材料となる、ちょっと抽象的な話をします。 知識には
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