焼きなまし法 - 大人になってからの再学習
最適化問題を解くための探索アルゴリズムの1つに焼きなまし法というものがある。 最急降下法のように、値が小さくなる方向に少しずつ探索を進めていくアルゴリズムでは、その出発点に依存して局所最適解に陥ることが多い。 その結果として、大域的最適解が求まらないという問題がある。 この問題を解決して、最終的に大域的最適解が求まりやすくなるように改良したのが焼きなまし法。 考え方は単純で、「たまには解から遠ざかる方向にも進んでみよっか」というもの。 常に値が小さくなる方向ではなくて、たまには逆向きに進んでみると、もっとよい解が見つかるのではないか、と考える。 しかしながら、この「たまには」という言葉はあいまいすぎるので、確率pで、という具合に確率の話で説明する必要がある。 焼きなまし法では、この確率pは、値の変化量にも影響を受けるけど（解から大きく遠ざかる方向には、あまり行かないように確率pを小さくする
GoFの23のデザインパターンを，Javaで活用するための一覧表 （パターンごとの要約コメント付き） - 主に言語とシステム開発に関して
GoFデザインパターンの一覧表と，活用のためのコメント，および入門者が独学するためのリンク集（サンプルコード付き）。 入門者の独学を支援するために，このページのURLを提示して熟読させ，各パターンを短時間で効率よく学んでもらう。 デザインパターンはプログラマの常識だ。 Java使いかどうかは問わない。 にも関わらず，入門書を買ったまま，途中で挫折する人が多い。 挫折の原因は，パターンの数が23もあって，多いからだろう。 全パターンをすんなり覚えてもらうためには，各パターンごとに 「要するにこういう目的のパターンなんだ。」 「10文字で表現すると，パターンの意味はこうなんだ。」 という要点・本質を，短いコメントで伝えれば助けになるだろう。 こういった学習を通して，Java言語の「設計思想」も併せて感じ取ってゆけるはず。 全パターンの一覧表（要約コメント付き） 全パターンについて，10文字以内
将棋ソフトと機械学習 - 大人になってからの再学習
コンピューターの上で動作する将棋ソフト「ボンクラーズ」が、元名人・米長邦雄永世棋聖に勝利を収めたことは記憶に新しい。 コンピュータがトップレベルの人間に勝てるほどに強くなったことを示した画期的なできごとだ。 このことは、多くのニュースで取りあげられたし、NHK クローズアップ現代でも特集された。この様子は下のリンク先で16分ほどの動画で見ることができる。 ■人間 VS コンピューター 人工知能はどこまで進化したか（クローズアップ現代） http://cgi4.nhk.or.jp/gendai/kiroku/detail.cgi?content_id=3155 コンピュータソフトが勝利した要因として「ソフトウェアが自分で学習して強くなった」と言われることが多い。 そして、クローズアップ現代のWebページの説明でも「自ら学習する」という表現が使われている。 これは本当だろうか？ 実は、このこと
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